Классическое машинное обучение
Вводная лекция (ML + CV)
Метод k ближайших соседей
Разделение на выборки и кросс-валидация
Оптимизация гиперпараметров
Линейная регрессия
Функции потерь
Метрики регрессии
Метод градиентного спуска
Нормализация входных данных
Регуляризация
Линейный классификатор
Метрики классификации
Multilabel классификация
Метод опорных векторов(SVM)
Кластеризация
Понижение размерности
Генерация и отбор признаков
Алгоритмы основанные на деревьях решений
Деревья решений
Bias, Variance, Irreducible error
Бутстрэп
Ансамбли
Случайный лес(Random Forest)
Градиентный бустинг
Блендинг и Стэкинг
Дисбаланс классов
Deep learning
Многослойные нейронные сети
Функции активации
Введение в PyTorch.
Backpropagation
Оптимизаторы
Schedulers и усреднение весов
Dropout
Нормализация активаций
Сверточные нейронные сети
Ограничения применимости полносвязной сети для изображений
Классические фильтры для обработки изображений?
Сверточный слой нейросети
Рецептивные поля нейронов (stride, pooling)
Сравнение свёрточного и полносвязного слоев
Свертка 1х1
Свертки 1D, 3D
Визуализация весов и карт признаков
Архитектуры сверточных нейронных сетей
Torch Image Models (timm)
Графовые нейронные сети
Transformers
Visual Transformers (ViT)
Positional encoding
Обучение на реальных данных
Аугментация
Transfer learning
Lightning
Tensorboard
Разметка данных
Анализ данных
Обучение представлений
Нейронные сети как модели обучения представлений
Metric learning
Автоэнкодеры
CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training)
Генеративные модели
Постановка задачи генерации
Вариационные автоэнкодеры (VAE)
GAN
Принципы работы диффузионных моделей
Langevian Dynamic(Динамика Ланжевена)
Условная генерация
Редактирование изображений
Инверсия
Сегментация
Датасет COCO
Albumentation
Loss функции для сегментации
Segmentation models PyTorch (SMP)
Panoptic segmentation
Современные модели для сегментации
Depth Estimation
Детектирование
История детекторов
Loss для детектора
mAP - метрика для оценки детекторов
Vision-Language Models(VLM)
Архитектуры VLM
Zero‑Shot классификация при помощи VLM
OCR
Tesseract
DSPy для OCR
Видео
Кодирование видео
Детектирование движения
Трекинг
Распознавание действий
Развертывание и производительность
Обучение больших моделей
Ускорение inference
Triton inference server
RayServe
StreamLit
Мат. Анализ и Лин. Алгебра
Ниже черновик
ONNX
TensorRT
Производительность