Содержание

Общие сведения

Указаны примерные даты

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

Правила оценивания (по баллам, набранным в рамках семестра)

Лектор – Андреев Александр Николаевич

Семинаристы

Ассистенты