Практикум Python. Базовый поток 2024: различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
← Предыдущая правка
 
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника)
Строка 8: Строка 8:
! #
! #
! Дата
! Дата
! Лекция
! Тема
! Семинар
! Домашнее задание
|-
|-
| 1
| 1
| 11.09.2024
| 02.09.2024
| Цифровое изображение
| Особенности языка Python. Среды разработки.
| Введение в практическую часть курса, Работа с numpy
| Демозаикинг<br />Прокудин-Горский
|-
|-
| 2
| 2
| 18.09.2024
| 09.09.2024
| Основы обработки изображений
| Базовые типы данных. Ввод-вывод данных. Списки и кортежи.
| Базовая обработка изображений
|
|-
|-
| 3
| 3
| 25.09.2024
| 16.09.2024
| Сжатие изображений, Преобразование Фурье
| Словари и множества. Условный оператор. Тернарный условный оператор.
| Преобразование Фурье
| Сжатие изображение (PCA, JPEG)<br />Обратная свертка
|-
|-
| 4
| 4
| 02.10.2024
| 23.09.2024
| Классификация изображений. Введение в нейросети
| Циклы. Функции.
| Иерархия абстракций: numpy, pytorch, pytorch-lightning
| Реализация нейросети на numpy
|-
|-
| 5
| 5
| 09.10.2024
| 30.09.2024
| Сверточные нейросетевые архитектуры
| ООП. Концепция и реализация в Python.
| Нейросетевые задания курса, Базовое обучение нейросетей
| Регрессия точек лица
|-
|-
| 6
| 6
| 16.10.2024
| 07.10.2024
| Трансформеры и сверточные нейронные сети с большими ядрами
| Виртуальные среды. Зависимости. Git.
| Разбор устройства ViT, Приемы для дообучения нейросетей
| Дообучение нейросети
|-
|-
| 7
| 7
| 23.10.2024
| 14.10.2024
| Поиск похожих изображений
| Создание GUI. Tkinter.
| Метрическое обучение, Эффективность тензорных вычислений
| Классификация редких дорожных знаков
|-
|-
| 8
| 8
| 30.10.2024
| 21.10.2024
| Детекторы объектов
| Числовые массивы. NumPy.
| Детектирование объектов
| Простой нейросетевой детектор
|-
|-
| 9
| 9
| 06.11.2024
| 28.10.2024
| Сегментация изображений
| Табличные данные. Pandas.
| Простая нейросеть для сегментации
| Сегментация изображений
|-
|-
| 10
| 10
| 13.11.2024
| 04.11.2024
| Основы обработки видео
| Визуализация данных. Matplotlib, Seaborn, Plotly.
| Работа с видео
| Трекинг объектов
|-
|-
| 11
| 11
| 20.11.2024
| 11.11.2024
| Self-supervised learning, foundation models
| Веб-клиенты. API. Парсинг и скрапинг.
| Self-supervised learning
|
|-
|-
| 12
| 12
| 27.11.2024
| 18.11.2024
| Перенос стиля, superresolution, GAN, VAE (начало)
| Веб-демонстрации. Streamlit. Dash.
| AE, VAE, GAN
| GAN
|-
|-
| 13
| 13
| 04.12.2024
| 25.11.2024
| VAE (продолжение), Diffusion
| Telegram-боты.
| Diffusion
|
|-
|-
| 14
| 14
| 11.12.2024
| 02.12.2024
|  
| Многопоточные приложения.
| Чтение статей, организация семинара, выбор аспирантуры
|-
| Квантование простой нейросети
| 15
| 09.12.2024
| Extra Topic.
|}
|}


Текущая версия от 14:40, 30 августа 2024

Общие сведения

Программа курса

План курса предварительный, в процессе чтения может меняться.

# Дата Тема
1 02.09.2024 Особенности языка Python. Среды разработки.
2 09.09.2024 Базовые типы данных. Ввод-вывод данных. Списки и кортежи.
3 16.09.2024 Словари и множества. Условный оператор. Тернарный условный оператор.
4 23.09.2024 Циклы. Функции.
5 30.09.2024 ООП. Концепция и реализация в Python.
6 07.10.2024 Виртуальные среды. Зависимости. Git.
7 14.10.2024 Создание GUI. Tkinter.
8 21.10.2024 Числовые массивы. NumPy.
9 28.10.2024 Табличные данные. Pandas.
10 04.11.2024 Визуализация данных. Matplotlib, Seaborn, Plotly.
11 11.11.2024 Веб-клиенты. API. Парсинг и скрапинг.
12 18.11.2024 Веб-демонстрации. Streamlit. Dash.
13 25.11.2024 Telegram-боты.
14 02.12.2024 Многопоточные приложения.
15 09.12.2024 Extra Topic.

Руководитель курса

Честнов Никита

Преподаватели курса

Материалы занятий

Оценки

Правила оценивания (по баллам, набранным в рамках семестра)

Семинары

Технические ссылки

Сервера

Источник — https://wiki.atp-fivt.org/index.php?title=Практикум_Python._Базовый_поток_2024&oldid=3244