Практикум Python. Базовый поток 2024 — различия между версиями
(→Оценки) |
(→Программа курса и сдача домашек) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
= Общие сведения = | = Общие сведения = | ||
− | + | == Программа курса== | |
− | + | План курса предварительный, в процессе чтения может меняться. | |
+ | |} | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" | ||
+ | |- | ||
+ | ! # | ||
+ | ! Дата | ||
+ | ! Лекция | ||
+ | ! Семинар | ||
+ | ! Домашнее задание | ||
+ | |- | ||
+ | | 1 | ||
+ | | 11.09.2024 | ||
+ | | Цифровое изображение | ||
+ | | Введение в практическую часть курса, Работа с numpy | ||
+ | | Демозаикинг<br />Прокудин-Горский | ||
+ | |- | ||
+ | | 2 | ||
+ | | 18.09.2024 | ||
+ | | Основы обработки изображений | ||
+ | | Базовая обработка изображений | ||
+ | | | ||
+ | |- | ||
+ | | 3 | ||
+ | | 25.09.2024 | ||
+ | | Сжатие изображений, Преобразование Фурье | ||
+ | | Преобразование Фурье | ||
+ | | Сжатие изображение (PCA, JPEG)<br />Обратная свертка | ||
+ | |- | ||
+ | | 4 | ||
+ | | 02.10.2024 | ||
+ | | Классификация изображений. Введение в нейросети | ||
+ | | Иерархия абстракций: numpy, pytorch, pytorch-lightning | ||
+ | | Реализация нейросети на numpy | ||
+ | |- | ||
+ | | 5 | ||
+ | | 09.10.2024 | ||
+ | | Сверточные нейросетевые архитектуры | ||
+ | | Нейросетевые задания курса, Базовое обучение нейросетей | ||
+ | | Регрессия точек лица | ||
+ | |- | ||
+ | | 6 | ||
+ | | 16.10.2024 | ||
+ | | Трансформеры и сверточные нейронные сети с большими ядрами | ||
+ | | Разбор устройства ViT, Приемы для дообучения нейросетей | ||
+ | | Дообучение нейросети | ||
+ | |- | ||
+ | | 7 | ||
+ | | 23.10.2024 | ||
+ | | Поиск похожих изображений | ||
+ | | Метрическое обучение, Эффективность тензорных вычислений | ||
+ | | Классификация редких дорожных знаков | ||
+ | |- | ||
+ | | 8 | ||
+ | | 30.10.2024 | ||
+ | | Детекторы объектов | ||
+ | | Детектирование объектов | ||
+ | | Простой нейросетевой детектор | ||
+ | |- | ||
+ | | 9 | ||
+ | | 06.11.2024 | ||
+ | | Сегментация изображений | ||
+ | | Простая нейросеть для сегментации | ||
+ | | Сегментация изображений | ||
+ | |- | ||
+ | | 10 | ||
+ | | 13.11.2024 | ||
+ | | Основы обработки видео | ||
+ | | Работа с видео | ||
+ | | Трекинг объектов | ||
+ | |- | ||
+ | | 11 | ||
+ | | 20.11.2024 | ||
+ | | Self-supervised learning, foundation models | ||
+ | | Self-supervised learning | ||
+ | | | ||
+ | |- | ||
+ | | 12 | ||
+ | | 27.11.2024 | ||
+ | | Перенос стиля, superresolution, GAN, VAE (начало) | ||
+ | | AE, VAE, GAN | ||
+ | | GAN | ||
+ | |- | ||
+ | | 13 | ||
+ | | 04.12.2024 | ||
+ | | VAE (продолжение), Diffusion | ||
+ | | Diffusion | ||
+ | | | ||
+ | |- | ||
+ | | 14 | ||
+ | | 11.12.2024 | ||
+ | | | ||
+ | | Чтение статей, организация семинара, выбор аспирантуры | ||
+ | | Квантование простой нейросети | ||
+ | |} | ||
==== Руководитель курса==== | ==== Руководитель курса==== |
Версия 17:32, 30 августа 2024
Содержание
Общие сведения
Программа курса
План курса предварительный, в процессе чтения может меняться. |}
# | Дата | Лекция | Семинар | Домашнее задание |
---|---|---|---|---|
1 | 11.09.2024 | Цифровое изображение | Введение в практическую часть курса, Работа с numpy | Демозаикинг Прокудин-Горский |
2 | 18.09.2024 | Основы обработки изображений | Базовая обработка изображений | |
3 | 25.09.2024 | Сжатие изображений, Преобразование Фурье | Преобразование Фурье | Сжатие изображение (PCA, JPEG) Обратная свертка |
4 | 02.10.2024 | Классификация изображений. Введение в нейросети | Иерархия абстракций: numpy, pytorch, pytorch-lightning | Реализация нейросети на numpy |
5 | 09.10.2024 | Сверточные нейросетевые архитектуры | Нейросетевые задания курса, Базовое обучение нейросетей | Регрессия точек лица |
6 | 16.10.2024 | Трансформеры и сверточные нейронные сети с большими ядрами | Разбор устройства ViT, Приемы для дообучения нейросетей | Дообучение нейросети |
7 | 23.10.2024 | Поиск похожих изображений | Метрическое обучение, Эффективность тензорных вычислений | Классификация редких дорожных знаков |
8 | 30.10.2024 | Детекторы объектов | Детектирование объектов | Простой нейросетевой детектор |
9 | 06.11.2024 | Сегментация изображений | Простая нейросеть для сегментации | Сегментация изображений |
10 | 13.11.2024 | Основы обработки видео | Работа с видео | Трекинг объектов |
11 | 20.11.2024 | Self-supervised learning, foundation models | Self-supervised learning | |
12 | 27.11.2024 | Перенос стиля, superresolution, GAN, VAE (начало) | AE, VAE, GAN | GAN |
13 | 04.12.2024 | VAE (продолжение), Diffusion | Diffusion | |
14 | 11.12.2024 | Чтение статей, организация семинара, выбор аспирантуры | Квантование простой нейросети |
Руководитель курса
Честнов Никита
Преподаватели курса
Материалы занятий
Оценки
Правила оценивания (по баллам, набранным в рамках семестра)