Основной курс по программированию для бакалавров 1 курса в поддержку лекционного курса «Архитектура ЭВМ и язык Ассемблера».
Основной курс по программированию для бакалавров 1 курса в поддержку лекционного курса «Алгоритмы и алгоритмические языки».
Основной курс по программированию для бакалавров 2 курса в поддержку лекционного курса «Системы программирования».
Основной курс по программированию для бакалавров 2 курса в поддержку лекционного курса «Операционные системы».
В курсе рассматриваются основные задачи анализа и обработки изображений, и основные подходы к их решению.
В курсе рассматриваются основные вопросы теории нечетких множеств и измерения нечеткости, необходимые для разработки и оптимизации интеллектуальных человеко-компьютерных систем. Человеко-компьютерные интеллектуальные технологии (гибридный интеллект, augmented intelligence, human-AI collaboration) включены в дорожные карты ведущих фондов (NSF/ Big Idea #1, DARPA/ Third wave AI technologies) и государственных программ ведущих стран в области ИИ (US National AI Research and Development Strategic Plan 2019 Update/ Strategy #2), открываются центры в ведущих университетах и компаниях.
Курс посвящен одному из ключевых понятий, связанных с функционированием компьютеров и их программного обеспечения – понятию операционная система. В курсе рассматриваются базовые понятия и определения, связанные с операционными системами, рассматривается архитектура, состав основных компонентов и их функционирование, взаимосвязь с аппаратурой компьютеров. Изучаются основы организации операционных систем, приводятся примеры реализации основных компонентов ОС.
В курсе рассматриваются процедуры и методы для проверки статистических гипотез; модели и процедуры для дисперсионного анализа данных; построение линейных регрессионных моделей; проблема мультиколлинеарности; методы пошагового отбора переменных, регуляризации, преобразования пространства признаков; процедуры поиска главных компонент и кластеризации переменных; процедуры для поиска выбросов; процедуры построения нелинейных регрессий; анализ таблиц сопряженности; логистическая регрессия; обобщенные линейные модели, пуассоновская и гамма регрессии; методы сравнения и оценки моделей.
Компьютерное зрение – одна из самых активно развивающихся областей искусственного интеллекта. В курсе рассматриваются основные понятия, задачи и подходы к их решению.
В курсе рассматриваются современные технологии эффективного использования графических процессоров для решения разных прикладных задач, в первую очередь компьютерной графики и обработки изображений.
В курсе рассматриваются современные алгоритмы и методы интеллектуального анализа данных для решения задач поиска ассоциативных правил, тематического моделирования, кластеризации, классификации и прогнозирования.
В курсе рассматриваются современные алгоритмы и методы интеллектуального анализа данных для решения задач поиска ассоциативных правил, тематического моделирования, кластеризации, классификации и прогнозирования.
В курсе рассматриваются актуальные задачи компьютерного зрения, компьютерной графики и обработки изображений. Разбираются современные подходы к их решению, ограничения этих подходов, открытые проблемы и возможные пути их преодоления. В ходе курса студенты делают устные доклады по данным темам.
В данном курсе рассматриваются современные, актуальные алгоритмы компьютерной графики.
В курсе рассматриваются процедуры и методы для проверки статистических гипотез; модели и процедуры для дисперсионного анализа данных; построение линейных регрессионных моделей; проблема мультиколлинеарности; методы пошагового отбора переменных, регуляризации, преобразования пространства признаков; процедуры поиска главных компонент и кластеризации переменных; процедуры для поиска выбросов; процедуры построения нелинейных регрессий; анализ таблиц сопряженности; логистическая регрессия; обобщенные линейные модели, пуассоновская и гамма регрессии; методы сравнения и оценки моделей.
Аналитика больших данных является одной из важных составляющих успеха таких титанов IT-индустрии, как Facebook, Amazon, Google, IBM, Microsoft. Данный курс посвящен изучению современных технологий анализа больших данных. Рассматриваются технологии и парадигмы OLAP, MapReduce, Hadoop, HDFS, YARN и пр. Курс предполагает проведение теоретических и практических занятий, формой отчетности является экзамен.
Вводная часть курса содержит базовые сведения о способах представления и хранения изображений и видеопоследовательностей в оперативной памяти компьютера. В основной части курса рассматриваются основные задачи обработки видеопоследовательностей (обнаружение точек смены сцены, анализ движения, удаление нежелательных объектов, замена заднего плана, описание видеопоследовательностей, моделирование визуального внимания). В заключительной части курса рассматриваются новые форматы видео и изображений: стереоскопический, пленоптический, 360/VR.
Курс посвящен основам обработки и сжатия медиаданных, т.е. музыки (1D), изображений(2D) и видео (3D). В рамках курса рассматриваются различные алгоритмы сжатия без потерь и с потерями, актуальные задачи обработки монокулярного и трёхмерного видео.
В рамках курса будут рассмотрены человеко-компьютерные системы, позволяющие оценить состояние некоторого процесса и понять, какие действия могут привести процесс к целевому состоянию наиболее эффективным образом. В отличии от технических систем, когда известна математическая модель процесса и есть надежные измерения его параметров, предполагается, что модель имеет описательную природу и параметры «измеряются» человеком. Такие ситуации повсеместно встречаются в экономике, социологии, здравоохранении и многих других областях.
В курсе освещены наиболее актуальные медицинские задачи, требующие анализа изображений, и современные алгоритмы, которые используются при решении этих задач. Помимо базовых алгоритмов сегментации, выделения и описания локальных особенностей, рассматриваются алгоритмы, основанные на машинном обучении. Также рассматриваются алгоритмы сопоставления, или регистрации изображений, которые играют важную роль в анализе медицинских изображений. Курс сопровождается практическим заданием, которое предполагает самостоятельный выбор алгоритмов.
В рамках курса дается экскурс в современные проблемы компьютерной графики. Рассказывается о задачах, профессиях и проблемах, актуальных на сегодняшний день в кино и игровой индустрии. Кратко рассказывается об актуальных научных проблемах. Студентами выполняются задания, позволяющие получить базовые навыки компьютерной графики и программирования на GPU.
Данный курс посвящен современным методам обработки и распознавания изображений.
Данный курс посвящен современным алгоритмам компьютерного зрения.
Данный курс посвящен современным алгоритмам трехмерного компьютерного зрения.
Данный курс посвящен дополнительным главам компьютерного зрения.
Данный курс посвящен современным алгоритмам прямого и обратного рендеринга.
В курсе рассматриваются основные вопросы теории нечетких множеств и измерения нечеткости, необходимые для разработки и оптимизации интеллектуальных человеко-компьютерных систем. Человеко-компьютерные интеллектуальные технологии (гибридный интеллект, augmented intelligence, human-AI collaboration) включены в дорожные карты ведущих фондов (NSF/ Big Idea #1, DARPA/ Third wave AI technologies) и государственных программ ведущих стран в области ИИ (US National AI Research and Development Strategic Plan 2019 Update/ Strategy #2), открываются центры в ведущих университетах и компаниях.
В курсе рассматриваются основные вопросы теории нечетких множеств и измерения нечеткости, необходимые для разработки и оптимизации интеллектуальных человеко-компьютерных систем. Человеко-компьютерные интеллектуальные технологии (гибридный интеллект, augmented intelligence, human-AI collaboration) включены в дорожные карты ведущих фондов (NSF/ Big Idea #1, DARPA/ Third wave AI technologies) и государственных программ ведущих стран в области ИИ (US National AI Research and Development Strategic Plan 2019 Update/ Strategy #2), открываются центры в ведущих университетах и компаниях.
На спецсеминаре разбираются актуальные работы по теме компьютерного зрения и делаются доклады по материалам курсовых и дипломных работ студентов лаборатории КГиМ по направлению компьютерного зрения.
На спецсеминаре разбираются актуальные работы по теме гибридного интеллекта и делаются доклады по материалам курсовых и дипломных работ студентов кафедры ИИТ по направлению гибридного интеллекта.