Update README.md

README.md

@@ -28,18 +28,24 @@ https://t.me/DL_SamU_2020
 Задача классификации изображений.  
 Подходы основанные на данных.  
 Линейная классификация и knn-классификатор.  
+  
+[Презентация к лекции 1](https://github.com/da0c/DL_Course_SamU/blob/master/lections/Lection_1_ImClass.pdf)  
 
 **Лекция 2. Функции потерь и оптимизация.**  
 Мультиклассовый SVM и его функция потерь.  
 Софтмакс и мультимодальная логистическая регрессия.  
 Оптимизация функции потерь.  
 Стохастический градиентный спуск (SGD).  
+  
+[Презентация к лекции 2](https://github.com/da0c/DL_Course_SamU/blob/master/lections/Lection_1_SGD.pdf)  
 
 **Лекция 3. Нейронные сети и обратное распространение ошибки.**  
 Классификация с точки зрения нейронной сети.  
 Многослойный перцептрон.  
 Представление сети в виде вычислительного графа.
 Алгоритм обратного распространения ошибки на вычислительном графе.  
+  
+[Презентация к лекции 3](https://github.com/da0c/DL_Course_SamU/blob/master/lections/Lection_1_BP.pdf)  
 
 **Лекция 4. Сверточные сети (СНС).**  
 История.