Практикум Python. Базовый поток 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)
