Архитектура компьютеров и операционные системы 2024 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(План курса)
(План курса)
Строка 24: Строка 24:
 
| Реализация нейросети на numpy
 
| Реализация нейросети на numpy
 
|-
 
|-
| 5
 
 
| Нейросетевые задания курса, Базовое обучение нейросетей
 
| Нейросетевые задания курса, Базовое обучение нейросетей
 
| Регрессия точек лица
 
| Регрессия точек лица
 
|-
 
|-
| 6
 
 
| Разбор устройства ViT, Приемы для дообучения нейросетей
 
| Разбор устройства ViT, Приемы для дообучения нейросетей
 
| Дообучение нейросети
 
| Дообучение нейросети
 
|-
 
|-
| 7
 
 
| Метрическое обучение, Эффективность тензорных вычислений
 
| Метрическое обучение, Эффективность тензорных вычислений
 
| Классификация редких дорожных знаков
 
| Классификация редких дорожных знаков
 
|-
 
|-
| 8
 
 
| Детектирование объектов
 
| Детектирование объектов
 
| Простой нейросетевой детектор
 
| Простой нейросетевой детектор
 
|-
 
|-
| 9
 
 
| Простая нейросеть для сегментации
 
| Простая нейросеть для сегментации
 
| Сегментация изображений
 
| Сегментация изображений
 
|-
 
|-
| 10
 
 
| Работа с видео
 
| Работа с видео
 
| Трекинг объектов
 
| Трекинг объектов
 
|-
 
|-
| 11
 
 
| Self-supervised learning
 
| Self-supervised learning
 
|  
 
|  
 
|-
 
|-
| 12
 
 
| AE, VAE, GAN
 
| AE, VAE, GAN
 
| GAN
 
| GAN
 
|-
 
|-
| 13
 
 
| Diffusion
 
| Diffusion
 
|  
 
|  
 
|-
 
|-
| 14
 
 
| Чтение статей, организация семинара, выбор аспирантуры
 
| Чтение статей, организация семинара, выбор аспирантуры
 
| Квантование простой нейросети
 
| Квантование простой нейросети

Версия 17:26, 30 августа 2024

Общие сведения

Программа курса

Указаны примерные даты

План курса

План курса предварительный, в процессе чтения может меняться.

Тема Формат
Введение в практическую часть курса, Работа с numpy Демозаикинг
Прокудин-Горский
Основы обработки изображений Базовая обработка изображений
Преобразование Фурье Сжатие изображение (PCA, JPEG)
Обратная свертка
Иерархия абстракций: numpy, pytorch, pytorch-lightning Реализация нейросети на numpy
Нейросетевые задания курса, Базовое обучение нейросетей Регрессия точек лица
Разбор устройства ViT, Приемы для дообучения нейросетей Дообучение нейросети
Метрическое обучение, Эффективность тензорных вычислений Классификация редких дорожных знаков
Детектирование объектов Простой нейросетевой детектор
Простая нейросеть для сегментации Сегментация изображений
Работа с видео Трекинг объектов
Self-supervised learning
AE, VAE, GAN GAN
Diffusion
Чтение статей, организация семинара, выбор аспирантуры Квантование простой нейросети

Материалы занятий

Оценки

Правила оценивания (по баллам, набранным в рамках семестра)

Семинары

Команда курса

Лектор – Андреев Александр Николаевич

Семинаристы

  • Абрамов Максим Сергеевич
  • Манаков Данила Дмитриевич
  • Ерошин Виталий Сергеевич
  • Касымалиева Жанель
  • Немова Ольга Юрьевна
  • Драгун Константин Юрьевич
  • Калмыков Андрей Сергеевич
  • Шестакова Ксения Олеговна
  • Климов Артем Юрьевич
  • Сенин Игорь Александрович
  • Гулевич Дмитрий Сергеевич
  • Белов Максим Алексеевич

Ассистенты

  • Морозов Артемий Андреевич
  • Копанов Антон Олегович
  • Афентьев Кирилл Викторович
  • Стуров Фёдор Алексеевич
  • Андреева Камилла Алексеевна
  • Аллаберенов Керим
  • Поляков Геннадий Федорович
  • Исаченко Павел Игоревич
  • Кидун Станислав Русланович
  • Боймуродов Хабибулло Нозимбоевич
  • Клиницкий Иван Александрович
  • Сахаров Александр Александрович
  • Хусрабов Рустам Ёркинбекович
  • Молданазаров Нурдаулет
  • Бояров Алексей Алексеевич
  • Павлюковец Виталий Андреевич

Технические ссылки

Сервера