Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)
Материал из MachineLearning.
О курсе
Спецкурс посвящён основам глубокого обучения, а также задачам классификации, сегментации и генерации изображений, используя нейросетевой перенос стиля (neural style transfer) и генеративно-состязательные сети (generative adversarial networks).
Курс самодостаточный, основные понятия и задачи вводятся и подробно разбираются, поэтому спецкурс будет полезен слушателям, не имевшим предварительного знакомства с нейросетями.
Спецкурс является практико-ориентированным: помимо теории большое внимание уделяется разбору практической реализации изучаемых архитектур. В этом смысле спецкурс является органичным дополнением обязательного курса “Глубокое машинное обучение”.
В частности, разбираются основы работы с библиотекой PyTorch, реализации многослойного персептрона, автокодировщика, симаских сетей, RBF-сетей, свёрточных и генеративно-состязательных сетей.
Для прохождения спецкурса необходимо сдать устный экзамен по основным теоретическим темам, а также сдать практикум.
Пройденный спецкурс вы можете позже перезачесть в учебной части на 4м курсе (по учебному плану вам тогда нужно проходить спецкурс по выбору).
Лектор
Виктор Владимирович Китов, к.ф.-м.н., преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.
Почта: v.v.kitov(at)yandex.ru.
Требования к слушателям
Необходимы базовые знания по математическому анализу, линейной алгебре и теории вероятностей. Предварительных знаний по нейронным сетям и методам обработки изображений не требуется.
Программа курса
- Введение в глубокое обучение.
- Многослойный персептрон. Основные функции активации и функции потерь.
- Автокодировщик.
- Работа в среде Jupyter Lab, Jupyter Notebook. Средства отладки кода.
- Методы оптимизации нейросетей.
- Основы работы с PyTorch, автоматическое дифференцирование, реализация простейших нейросетей.
- Операции свёртки и пулинга. Свёрточные нейросети для обработки текстов и изображений.
- Основные свёрточные архитектуры для классификации изображений.
- Реализация свёрточных сетей и использование предобученных сетей в PyTorch.
- Сегментация изображений.
- Реализация задачи супер-разрешения (super-resolution) и сиамских сетей в PyTorch.
- Задача переноса стиля и её практическая реализация.
- Генеративно-состязательные сети.
- Реализация генеративно-состязательных сетей в PyTorch.
Практикум
В рамках практикума необходимо реализовать улучшенния базовых архитектур, разобранных на практических семинарах. От студентов второго курса дополнительно требуется сделать презентацию научной статьи.
Прохождение спецкурса
Для успешной сдачи спецкурса необходимо сдать практикум и устный экзамен.
Регистрация на курс
Регистрация на курс происходит на самом спецкурсе по факту посещения, дополнительные действия не требуются.
Время занятий
По понедельникам 16:50 - 18:20, ауд. 510.
Первое занятие - 17.02.2025.
