Специальные курсы

Введение в парадигмы программирования

• Программа спецкурса (см. источник).

Интеллектуальные Обучающие Системы

• Материалы спецсеминара

Компьютерная графика

• Спецкурсы лаборатрии компьютерной графики
  • Методы обработки и сжатия изображений (2014)
  • Основы синтеза фотореалистичных изображений (2015)
    •  Лекция 1 (1.79 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 2 (2.95 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 3 (5.2 Мбайт). См. источник.
    • Материалы за 2014 год.
  • Введение в компьютерное зрение (2015)
    •  Лекция 1 (4.38 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 2 (2.12 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 3 (4.25 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 4 (1.78 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 5 (3.5 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 6 (2.62 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 7 (3.61 Мбайт). См. источник.
    •  Лекция 8 (2.4 Мбайт). См. источник.
• Предыдущая версия сайта лаборатории компьютерной графики

Компьютерная лингвистика

• Программа спецкурса.
•  И. А. Волкова. Введение в компьютерную лингвистику. Практические аспекты создания лингвистических процессоров (704.61 Кбайт). — М.: ВМиК МГУ, 2006.

Компьютерная алгебра и теория формальных языков

• Тематический план спецкурса, темы докладов

Межфакультетский курс «Теория формальных языков»

•  Лекция 1 (389.44 Кбайт),  Лекция 2 (616.37 Кбайт),  Лекция 3 (4.71 Мбайт),  Лекция 4 (678.85 Кбайт),  Лекция 5 (713.42 Кбайт),  Лекция 6 (558.43 Кбайт),  Лекция 7-8 (345.41 Кбайт),  Лекция 9-10 (2.25 Мбайт),  Лекция 11-12 (213.18 Кбайт), .

Методы управления транзакциями в современных СУБД

• Программа спецкурса (см. источник)

Нейронные сети и их практическое применение

• Материалы лекций:
  •  Лекция 1. Обзор (1.72 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 2. Однослойные сети (329.21 Кбайт) (см. источник).
  •  Лекция 3. Проблема «исключающего или». Многослойный персептрон (408.87 Кбайт) (см. источник).
  •  Лекция 4. Алгоритм обратного распространения ошибки (1.8 Мбайт) (источник).
  •  Лекция 5. Обзор алгоритмов обучения (315.52 Кбайт) (см. источник).
  •  Лекция 6. Практические рекомендации по использованию алгоритма обратного распространения ошибки (280.49 Кбайт) (см. источник).
  •  Лекция 7. Сеть Кохонена (316.74 Кбайт) (см. источник).
  •  Лекция 8. Рекуррентные сети (1.43 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 9. Сверточные сети (8.01 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 10. Вычислительные платформы для реализации НС (988.65 Кбайт) (см. источник).
• Визуализация решения задачи классификации — визуализация в режиме «онлайн».

Основы операционной системы UNIX

• Материалы лекций, читаемых Георгием Курячим. На ресурсе также размещено большое количество дополнительных материалов по теме.

Особенности практического использования нейронных сетей

• Материалы лекций:
  •  Лекция 1. Средства работы с нейронными сетями (4.44 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 2. Выбор архитектуры. Типы функции активации (692.54 Кбайт) (см. источник).
  •  Лекция 3. Предобработка данных. Функция ошибки (1.08 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 4. Настройка гиперпараметров НС (224.22 Кбайт) (см. источник). Плюс  Дополнение к лекции 4 (111.02 Кбайт) с  голосовыми комментариями (6.38 Мбайт) (см. источник)
  •  Лекция 5. Инициализация весов НС. Повышение эффективности НС (487.28 Кбайт) с  голосовыми комментариями (7.15 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 6. Алгоритмы обучения для глубоких НС (4.3 Мбайт) с  голосовыми комментариями (8.51 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 7. Методы повышения эффективности алгоритмов обучения для глубоких НС (720.32 Кбайт) с  голосовыми комментариями (6.68 Мбайт) (см. источник).
  •  Лекция 8. Обзор современных глубоких сетей для классификации изображений (1.02 Мбайт) с  голосовыми комментариями (7.58 Мбайт) (см. источник).
•  Введение в Pytorch (784.32 Кбайт) (см. источник).

Системы распределенной обработки информации

• Программа спецкурса (см. источник)
•  Л. Е. Карпов. Системы распределенной обработки информации (конспект лекций) (563.15 Кбайт). Cм. источник.

Технологии программирования. Компонентный подход

• Программа спецкурса (см. источник)

Функциональные и логические методы обработки слабоструктурированной информации

• Программа спецкурса (см. источник)

Специальные семинары

Архитектура и программирование массивно-параллельных вычислительных систем

• Материалы спецсеминара, включая файлы презентаций и аудиозаписи некоторых семинаров. Спецкурс основан на использовании технологии CUDA компании NVIDIA.