Глубинное обучение 2 2025 — различия между версиями

Версия 00:52, 8 сентября 2025

Общая информация

Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН МОП.

Занятия проходят по понедельникам 16:20-19:30 (переносы будут сообщаться в чате).

Лекторы: Федя Великонивцев, Мишан Алиев, Иван Рубачев, Саша Шабалин, Миша Хрущев, Саша Оганов, Сергей Загоруйко, Денис Ракитин, Дима Баранчук, Кирилл Хрыльченко

Семинаристы: Даня Бураков (КНАД), Федя Великонивцев (МОП 221), Ева Неудачина (МОП 222), Иван Ершов (МОП 223), Степан Беляков (МОП 224)

Ассистенты: Анастасия Лапшина, Иван Галий (КНАД), Динар Саберов, Анна Василева (МОП 221), Александр Матосян, Полина Кадейшвили (МОП 222), Андрей Уткин, Георгий Фатахов (МОП 223), Анна Пономарчук, Татьяна Яковлева (МОП 224)

Общий чат курса

Чаты групп: КНАД, МОП 221, МОП 222, МОП 223, МОП 224

Репозиторий курса с материалами

Оценки

Формула итоговой оценки:

ПМИ: О_итог = 0.25 * О_сорева + 0.75 * О_дз. Округление арифметическое.

О_дз - средняя оценка за практические домашние задания.

КНАД: ∑ ДЗ_i

Сорева

Студенту предоставляется ограниченное число кадров одной 3D-сцены, после чего требуется сгенерировать изображения этой сцены с альтернативных ракурсов. Полученные результаты сравниваются с эталонными изображениями по классическим метрикам качества.

Домашние задания

Лекции и семинары

Лекция / Семинар 1. Тема: Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics

Аннотация: In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.

Лектор и семинарист: Fedor Velikonivtsev

Локация: лекция - R208, семинар - D102.

Ссылка на занятие