Введение в компьютерный интеллект. Современное компьютерное зрение.
Лекции и семинары
Содержание
- Новости
- Краткая информация
- Время и место
- Связь с преподавателями
- Результаты выполнения заданий
- Программа курса
- Список литературы
- Полезные ссылки
Новости
- (2021-04-13) Выложена восьмая лекция и восьмой семинар, а также код к нему
- (2021-04-06) Выложено второе домашнее задание по теории. Дедлайн: 23:59 25.04.2021. Решения высылать на почту mlcoursemm@gmail.com с темой [CV2021:Theory02]. В теле письма указать свои ФИО, курс, факультет, группу.
- (2021-03-23) Запущено соревнование в качестве домашнего задания Соревнование01.
- (2021-03-23) Выложена пятая лекция и пятый семинар, а также код к нему
- (2021-03-18) Выложено второе домашнее задание по практике. Дедлайн: 23:59 04.04.2021. Название ноутбука с реализацией должно иметь шаблон "Prac02_Ivanov.ipynb" и посылаться на почту mlcoursemm@gmail.com с темой [CV2021:Prac02]. В теле письма указать свои ФИО, курс, факультет, группу.
- (2021-03-18) Выложена четвёртая лекция и четвёртый семинар
- (2021-03-09) Выложено первое домашнее задание по практике. Дедлайн: 23:59 28.03.2021. Название ноутбука с реализацией должно иметь шаблон "Prac01_Ivanov.ipynb" и посылаться на почту mlcoursemm@gmail.com с темой [CV2021:Prac01]. В теле письма указать свои ФИО, курс, факультет, группу.
- (2021-03-09) Выложена третья лекция и третий семинар
- (2021-03-02) Выложено первое домашнее задание по теории. Дедлайн: 23:59 21.03.2021. Решения высылать на почту mlcoursemm@gmail.com с темой [CV2021:Theory01]. В теле письма указать свои ФИО, курс, факультет, группу.
- (2021-03-02) Выложена вторая лекция и второй семинар
- (2021-02-18) Выложена первая лекция, первый семинар, а также код к нему
- (2021-02-15) Создан данный репозиторий
- Первое лекционное занятие состоится во вторник, 16 февраля, в 16:45 онлайн в Zoom (ссылка будем разослана в соотв. канале)
- Первое семинарское занятие состоится во вторник, 16 февраля, в 18:15 онлайн в Zoom (ссылка будем разослана в соотв. канале)
- Помимо лекций будут проходить еще и семинарские занятия, на которых будут обсуждаться практические вопросы компьютерного зрения. Семинары будут проходить сразу после лекций.
Краткая информация
В весеннем семестре 2021 года на механико-математическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова начинается чтение нового спецкурса по выбору студента, посвященного алгоритмам современного компьютерного зрения (теория + практика).
Курс будет читаться на базе кафедры Математической Теории Интеллектуальных Систем под руководством д.ф.-м.н., профессора Бабина Д. Н..
Курс будут читать к.ф.-м.н. Петюшко А. А. и к.ф.-м.н. Иванов И. Е.
Время и место
Курс читается по вторникам в 16:45 (теория) и 18:15 (практика) онлайн в Zoom.
Связь с преподавателями
- Telegram-канал, в котором будут появляться все важные новости
- Обратная связь - по почте mlcoursemm@gmail.com
- Ну и всегда можно написать в issues :)
Результаты выполнения заданий
Программа курса
| Номер | Дата | Лекция | Семинар | ДЗ |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 16.02.2021 | Вводная лекция. Задачи компьютерного зрения | Вводное занятие. ML stack | |
| 02 | 02.03.2021 | Сверточные слои | Свертки | Теория01 |
| 03 | 09.03.2021 | Несверточные слои | Несверточные слои | Практика01 |
| 04 | 16.03.2021 | Обучение нейронных сетей | Метод обратного распространения ошибки | Практика02 |
| 05 | 23.03.2021 | Основные архитектуры сверточных нейросетей | Процесс обучения | Соревнование01 |
| 06 | 30.03.2021 | Методы обнаружения объектов | Подсчет метрик качества для задачи обнаружения объектов | |
| 07 | 06.04.2021 | Методы семантической и объектно-чувствительной сегментации | Методы аугменации данных | Теория02 |
| 08 | 13.04.2021 | Генеративные состязательные сети | Вывод формул для GAN. Transfer learning | |
| 09 | 20.04.2021 | Методы улучшения качества изображений | Методы улучшения качества изображений | |
| 10 | 27.04.2021 | Методы сжатия и ускорения нейронных сетей | Проблемы и вызовы современного искусственного интеллекта |
Список литературы
- Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning, 1st edition, MIT Press, 2016.
- http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
- Francois Chollet. Deep Learning with Python, 1st edition, Manning, 2017.
Полезные ссылки
Машинное обучение
- Желательно иметь базу в виде курса по машинному обучению (например, здесь лежит соответствующий курс)
Python
- Краткое введение в язык программирования Python здесь
EN version
Introduction to Computer Intelligence. Modern computer vision.
Lectures and seminars
Content
- News
- Short info
- Time and place
- Communication with teachers
- Task results
- Course program
- Bibliography
- Useful links
News
- (2021-04-13) Uploaded 8th lecture and 8th seminar, and also code for it
- (2021-04-06) Uploaded second theory homework. Deadline: 23:59 04/25/2021. Send solutions to mlcoursemm@gmail.com with the subject title [CV2021: Theory02]. In the body of the email, indicate your full name, course, faculty, group.
- (2021-03-23) Started competition as homework Competition01.
- (2021-03-23) Uploaded 5th lecture and the 5th seminar, and also code for it
- (2021-03-18) Uploaded second practice homework. Deadline: 23:59 04.04.2021. The name of the implementation notebook should have the template "Prac02_Ivanov.ipynb" and be sent to mlcoursemm@gmail.com with the subject title [CV2021: Prac02]. In the body of the email, indicate your full name, course, faculty, group.
- (2021-03-18) Uploaded 4th lecture and 4th seminar
- (2021-03-09) Uploaded first practice homework. Deadline: 23:59 03/28/2021. The name of the implementation notebook should have the template "Prac01_Ivanov.ipynb" and be sent to mlcoursemm@gmail.com with the subject title [CV2021: Prac01]. In the body of the email, indicate your full name, course, faculty, group.
- (2021-03-09) Uploaded 3rd lecture and 3rd seminar
- (2021-03-02) Uploaded first theory homework. Deadline: 23:59 03/21/2021. Send solutions to mlcoursemm@gmail.com with the subject title [CV2021: Theory01]. In the body of the email, indicate your full name, course, faculty, group.
- (2021-03-02) Uploaded 2nd lecture and 2nd seminar
- (2021-02-18) Uploaded 1st lecture, 1st seminar, and also code for it
- (2021-02-15) This repository has been created
- The first lecture will take place on Tuesday, February 16, at 4:45 pm online at Zoom (link will be sent to the appropriate channel)
- The first seminar will take place on Tuesday, February 16, at 18:15 online at Zoom (link will be sent to the appropriate channel)
- In addition to lectures, seminars will also be held, where practical issues of computer vision will be discussed. Seminars will be held immediately after the lectures.
Short info
In the spring semester of 2021 at the Faculty of Mechanics and Mathematics of Lomonosov Moscow State University begins reading a new special course at the student's choice, dedicated to the algorithms of modern computer vision (theory + practice).
The course will be taught on the basis of the Department of Mathematical Theory of Intelligent Systems under the guidance of Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor Babin D.N..
The course will be taught by Ph.D. Petiushko A.A. and Ph.D. Ivanov I.E.
Time and place
The lessons are to be taught on Tuesdays at 16:45 (theory) and 18:15 (practice) online at Zoom.
Communication with teachers
- Telegram-channel, in which all important news will appear
- Feedback - by email mlcoursemm@gmail.com
- Well, you can always write in issues :)
Task results
Course program
| Number | Date | Lecture | Seminar | Homework |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 16.02.2021 | Introductory lecture. Computer vision tasks | Introductory lesson. ML stack | |
| 02 | 02.03.2021 | Convolutional layers | Convolution | Theory01 |
| 03 | 09.03.2021 | Non-convolutional layers | Non-convolutional layers | Practice01 |
| 04 | 16.03.2021 | Neural network training | Backpropagation method | Practice02 |
| 05 | 23.03.2021 | Basic Convolutional Network Architectures | Learning process | Competition01 |
| 06 | 30.03.2021 | Object detection methods | Calculation of quality metrics for the object detection problem | |
| 07 | 06.04.2021 | Semantic and object-sensitive segmentation techniques | Data Augmentation Methods | Theory02 |
| 08 | 13.04.2021 | Generative adversarial networks | Derivation of formulas for GAN. Transfer learning | |
| 09 | 20.04.2021 | Image enhancement | Image enhancement | |
| 10 | 27.04.2021 | Neural network compression and speedup | AI Ethics |
Bibliography
- Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning, 1st edition, MIT Press, 2016.
- http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
- Francois Chollet. Deep Learning with Python, 1st edition, Manning, 2017.
Useful links
Machine learning
- It is desirable to have a base in the form of a machine learning course done (for example, here can be found the appropriate course)
Python
- A brief introduction to the Python programming language here