Школа опережающего научного образования Huawei в МГУ им. М. В. Ломоносова

2019-2020 учебный год

Курсы SHARE MSU

Курс "Математические методы цифровой обработки сигналов"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: к.ф.-м.н., с.н.с. Мазуренко Иван Леонидович, аспирант Дзабраев Максим Дмитриевич

О курсе

• Основы теории цифровой обработки сигналов и изображений
• Основные методы цифровой обработки сигналов и изображений во временной/пространственной и частотной областях
• Основные классические задачи цифровой обработки сигналов и изображений
• Примеры прикладных задач
• Библиотеки цифровой обработки сигналов и изображений в Matlab/Octave
• Библиотека OpenCV

Курс "Математические методы цифровой обработки изображений"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: к.ф.-м.н., с.н.с. Мазуренко Иван Леонидович, аспирант Дзабраев Максим Дмитриевич

О курсе

• Основы теории цифровой обработки сигналов и изображений
• Основные методы цифровой обработки сигналов и изображений во временной/пространственной и частотной областях
• Основные классические задачи цифровой обработки сигналов и изображений
• Примеры прикладных задач
• Библиотеки цифровой обработки сигналов и изображений в Matlab/Octave
• Библиотека OpenCV

Курс "Практические вопросы машинного обучения"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: д.ф.-м.н., проф. Бабин Дмитрий Николаевич, к.ф.-м.н. Иванов Илья Евгеньевич, к.ф.-м.н. Петюшко Александр Александрович

О курсе

• Основные задачи машинного обучения и метрики качества (ROC-кривая)
• Методы классификации
• Методы регрессии
• Композиции алгоритмов

Курс "Практические вопросы современного компьютерного зрения"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: д.ф.-м.н., проф. Бабин Дмитрий Николаевич, к.ф.-м.н. Иванов Илья Евгеньевич, к.ф.-м.н. Петюшко Александр Александрович

О курсе

• Основные задачи компьютерного зрения (классификация, детекция, сегментация, улучшение изображений)
• История применения сверточных нейросетей к изображениям
• Генеративные модели
• Примеры прикладных задач

Курс "Введение в теорию нейронных сетей"

Продолжительность: 2 семестра

Преподаватели: к.ф.-м.н., доц. Часовских Анатолий Александрович, к.ф.-м.н., н. с. Половников Владимир Сергеевич, аспирант Ронжин Дмитрий Владимирович

О курсе

• Основные архитектуры нейронных сетей и их функциональные свойства
• Задачи оптимизации сложности и быстродействия нейронных сетей
• Обоснование процедуры обучения нейронных сетей прямого распространения
• Особенности архитектуры и метода обучения рекуррентных нейронных сетей
• Открытые базы изображений
• Сверточные нейронные сети. Задачи классификации, детектирования, сегментации изображений
• Рекуррентные нейронные сети. Моделирование памяти и обработка последовательностей сигналов

Семинар "Прикладное машинное обучение"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: д.ф.-м.н., проф. Бабин Дмитрий Николаевич, к.ф.-м.н. Иванов Илья Евгеньевич, к.ф.-м.н. Петюшко Александр Александрович

О семинаре

• Работа с данными и фреймворки машинного обучения в Python
• Соревнования по машинному обучению

Семинар "Прикладное компьютерное зрение"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: д.ф.-м.н., проф. Бабин Дмитрий Николаевич, к.ф.-м.н. Иванов Илья Евгеньевич, к.ф.-м.н. Петюшко Александр Александрович

О семинаре

• Работа с изображениями и нейросетевые фреймворки в Python
• Соревнования по компьютерному зрению

Семинар "Язык программирования Python для исследователя"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: д.ф.-м.н., проф. Бабин Дмитрий Николаевич, к.ф.-м.н. Иванов Илья Евгеньевич, к.ф.-м.н. Петюшко Александр Александрович, к.ф.-м.н. Иванюта Андрей Сергеевич, Корвяков Владимир Петрович

О семинаре

• Основы Python
• Специализированные библиотеки (Numpy, Pandas, scikit-learn)
• Визуализация данных (Matplotlib, opencv, scikit-image)

Курс "Приложение теории графов к синтезу БИС"

Продолжительность: 2 семестра

Преподаватели: к.ф.-м.н., доц. Часовских Анатолий Александрович, к.ф.-м.н., н. с. Половников Владимир Сергеевич, аспирант Ронжин Дмитрий Владимирович

О курсе

• Математическая модель проектирования БИС на основе технологии их синтеза
• Планарные графы. Теорема Понтрягина – Куратовского. Алгоритм укладки планарных графов, характеристики непланарных графов
• Минимальные прямоугольные деревья Штейнера, точные и приближенные решения
• Теоремы о раскраске графов, реализации степенных последовательностей графами
• Плоские схемы, оценка сложности арифметических плоских схем
• Эвристические алгоритмы размещения элементов
• Оптимизация разводки проводников
• Синтез специализированных схем: сортировщики, арифметические схемы и др.

Курс "Программные среды разработки СБИС"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: д.ф.-м.н., проф. Гасанов Эльяр Эльдарович, к. ф.-м. н., м. н. с. Шуткин Юрий Сергеевич

О курсе

• Основы проектирования чипов
• Разработка инструментов симуляции и тестирования аппаратных дизайнов
• Анализ сложности аппаратных дизайнов
• Беспроводная передача информации
• Системы хранения данных
• Помехоустойчивые коды

Курс "Введение в теорию помехоустойчивого кодирования"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: к.ф.-м.н., доц. Пантелеев Павел Анатольевич

О курсе

• Классические алгебраические коды (коды БЧХ, Рида—Соломона, Рида—Маллера)
• Современные конструкции кодов (низкоплотностные, сверточные, полярные коды)
• Практические аспекты реализации кодеров/декодеров
• Коды для распределенных систем хранения данных
• Квантовые коды

Курс "Функциональное программирование на языке Scala/Haskell"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: к.ф.-м.н., м.н.с. Соколов Андрей Павлович, Моисеев Станислав Владимирович

О курсе

• Типизированное лямбда-исчисление, система типов Хиндли—Милнера
• Соответствие Карри—Ховарда между компьютерными программами и математическими доказательствами
• Интерпретации Брауэра—Гейтинга—Колмогорова интуиционистской логики
• Изучение функционального программирования и связанных с ним понятий (функции, функторы, аппликативные функторы, монады, монад-трансформеры и т.п.)
• Функциональные структуры данных и алгоритмы

Курс "Разработка big-data-приложений на Apache Spark"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватели: к.ф.-м.н., м.н.с. Соколов Андрей Павлович, Моисеев Станислав Владимирович

О курсе

• Распределённые системы хранения и обработки данных
• Проектирование и анализ распределённых алгоритмов
• Фреймворк Apache Spark
• Статистический анализ данных
• Работа с таблицами
• Задачи на графах

Курс "Волоконно-оптические системы связи: принципы построения, компоненты и алгоритмы цифровой обработки сигналов"

Продолжительность: 1 семестр

Преподаватель: к.т.н. Плотников Павел Владимирович

О курсе

• Современные технологии волоконно-оптической связи
• Компоненты волоконно-оптических систем (волокно, переключатели, лазеры, модуляторы)
• Методы модуляции и формирования созвездия (constellation shaping)
• Математические модели оптоволоконного канала связи
• Алгоритмы синхронизации и компенсации линейных искажений
• Алгоритмы компенсации нелинейных искажений
• 2 практических задания:
  • Помехоустойчивость системы связи с QAM модуляцией и вероятностный алгоритм формирования созвездия (probabilistic constellation shaping)
  • Алгоритм компенсации нелинейных искажений на основе теории возмущений (PBM – perturbation based model)

Стажировки

• Ваши ФИО полностью, контактные данные (e-mail и телефон);
• Фотографию;
• Данные о Вашем образовании;
• Дополнительные прослушанные релевантные курсы;
• Данные об участии в школьных и\или студенческих олимпиадах и конкурсах;
• Реализованные проекты (например, на github);
• Опыт работы и\или стажировки;
• Ваши сильные профессиональные и личные качества;
• Любую другую информацию, которую посчитаете нужной.

Лаборатория интеллектуальных систем и науки о данных

• Распределенные системы хранения и обработки больших данных;
• Работа с огромными структурированными массивами данных;
• Алгоритмы машинного обучения;
• Все классические задачи компьютерного зрения;
• Коды, исправляющие ошибки (в том числе для квантовых симуляторов);
• Оптимизация чипов будущего поколения;
• Фундаментальные проблемы искусственного интеллекта.

• МГУ им. М. В. Ломоносова;
• СПбГУ;
• СколТех;
• МФТИ.

Контакты

Программа SHARE MSU

Почта: SHARE@intsys.msu.ru

Telegram-канал: https://t.me/joinchat/9IzmCnQIyvs2NjUy

Координатор программы: к.ф.-м.н. Иванов Илья Евгеньевич (почта: ivanov.ilya1@huawei.com)

Прочие каналы и чаты курсов

Курсы "Математические методы цифровой обработки сигналов и изображений"

Telegram-канал: https://t.me/joinchat/AAAAAEz_z-20xz0UUF6wQw

Курсы "Введение в теорию нейронных сетей"

Telegram-канал: https://t.me/joinchat/AAAAAFCZElJDhPdA_0XV7g

Курс "Функциональное программирование на языке Scala/Haskell"

Telegram-канал: https://t.me/joinchat/AAAAAFjy2F6xZwhLgXxr9A

Курс "Введение в теорию помехоустойчивого кодирования"

Telegram-канал: https://t.me/joinchat/GZYNExrEjIXscy0RPHI8rg

Руководитель отделения

Заместитель декана по учебной работе Попеленский Михаил Юрьевич

Аудитория

1507а ГЗ МГУ

Сайт отделения

www.math.msu.ru

Телефон

+7 (495) 939-32-11