Спецкурсы

Весенний семестр 2020

Особенности практического использования нейронных сетей

Вторник, 18:00, для магистров

Аудитория 605

Лектор: Буряк Д.Ю.

Экзамен состоится 12 мая, в 18.30.  Идентификатор zoom конференции размещен на странице спецкурса.

 

Уважаемые студенты,  все лекции переводятся в режим дистанционного обучения.

На странице спецкурса будут выложены презентации лекций с голосовыми комментариями. 

Во вторникам, примерно в 18.30, будут проводиться дистанционные лекции посредством платформы zoom. Каждая лекция будет длиться 30-40 минут. В течение этого времени будет проведен обзор очередной размещенной презентации, можно будет задать вопросы.

Посещаемость дистанционных лекций будет контролироваться. Студенты, которые не подключались к лекциям, к экзамену допущены не будут.  

 

В рамках спецкурса рассматриваются практические вопросы построения и обучения НС: выбор архитектуры, подбор параметров алгоритма обучения, методы регуляризации и другие подходы для повышения эффективности обучения. Часть лекций посвящена обзору современных архитектур глубоких нейронных сетей, применяемых для решения задач распознавания и обнаружения изображений. 

Компьютерное и суперкомпьютерное моделирование квантовых систем

Четверг, 14:20-16:00, для аспирантов

Аудитория 576

Лектор: д.ф-м.н., профессор Ожигов Ю.И.

Курс посвящен построению операционной системы для квантового компьютера. Будут приведены основные положения квантовой теории: пространство состояний, измерения, унитарная эволюция, операторы физических величин, абстрактная схема фенмановского квантового компьютера. Конечномерные модели КЭД, принципы компьютерного моделирования квантовых эволюций, основное квантовое уравнение и методы его решения. Будут обсуждаться темные состояния и связанные с ними эффекты: DAT, bottleneck, повышение амплитуды по методу Гровера. Курс предполагает решение ряда задач с помощью компьютерного и суперкомпьютерного моделирования в пакете Математика или Python. Предварительных знаний формально не требуется, но приветствуется знакомство с основами квантовой теории.

Квантовая криптография

Дистанционно

Лектор: Молотков С.Н.

Курс «Квантовая криптография» является первой частью курса, который посвящен современной и быстроразвивающейся области науки и технологии – квантовой криптографии. Истоки классический криптографии уходят в глубокое прошлое, это одна из старейших наук, история которой насчитывает несколько тысяч лет. По сравнению с этим огромным сроком квантовая криптография зародилась буквально на наших глазах. В ее основе лежит идея, которая впервые была высказана всего несколько десятилетий назад, и заключается в использовании квантовых объектов для защиты информации от подделки и несанкционированного доступа, что позволяет создать практически абсолютную защиту шифрованных данных от взлома.

В настоящем курсе будут рассмотрены базовые протоколы квантового распределения ключей; основные фундаментальные принципы работы и устройство современных систем квантового распределения криптографических ключей, понятийный и математический аппарат, используемый при доказательстве стойкости систем квантовой криптографии, как в оптоволоконном варианте, так и работающих через открытое пространство; различные виды атак на такие системы, а также методов противодействия им. Мы рассмотрим принципиальные отличия и новые возможности, по сравнению с классическими методами распределения ключей.

Осенний семестр 2019-20 учебного года

Нейронные сети и их практическое применение

Вторник, 18.00

Аудитория 607

Лектор: Буряк Д.Ю.

В рамках спецкурса будут подробно рассмотрены как теоретические аспекты создания и использования нейронных сетей, так и особенности их практического применения на примере задачи классификации образов. Особое внимание будет уделено сетям глубокого обучения, а также вопросам распараллеливания нейросетевых алгоритмов.

Курс не требует от слушателей предварительных знаний по нейронным сетям.

Первая лекция: 8 октября

Прикладные аспекты параллельного программирования

Понедельник

Лектор: Смирнов А.В.

Данный курс предназначен, в первую очередь, для бакалавров осеннего семестра 4 года обучения, поскольку предполагает знакомство с основами
параллельного программирования. В то же время, условие не является обязательным в случае готовности самостоятельного освоения основ
параллельного программирования согласно рекомендациям и/или одновременного посещения иного курса по параллельному программированию
(например, "Параллельное программирование для высокопроизводительных систем").

Целью курса является расширение и применение навыков параллельного программирования. Будет рассмотрена одна из классических задач
линейной алгебры (LU-разложение методом Гаусса), после чего решена с использованием как последовательного подхода, так и различных методов
параллельного программирования, включая с++11 threads, OpenMP, OpenMPI (с предоставлением доступа на суперкомпьютер Ломоносов), Cuda, а затем
сравнение полученных "вручную" результатов с теми, что достигаются имеющимися открытыми библиотеками.

Во время проведения курса предполагается практика решения задач в существенном объеме с тем, чтобы полученные знания не оставались
теоретическими, а давали уверенность в возможности применения освоенных технологий. С целью повышения качества создаваемых программ
будут также представлены такие технологии как разработка с использованием системы контроля версий (git), отладка в терминале
(gdb), использование стандарта с++11 (класс std::thread вместо pthreads, lambda-функции, range-based циклы, auto и т.д.), статические
анализаторы, а также, возможно, элементы совместной разработки с использованием общего репозитория на bitbucket.

В качестве альтернативы вычислениям над числами с двойной точностью (double) будут рассмотрены вычисления над другими полями, включая
использование библиотек повышенной точности (mpfr), модулярную арифметику, а также расчеты над полями рациональных функций от одной
или нескольких переменных.
 

Весенний семестр 2019

Ускорение вычислений по стандарту OpenCL на ПЛИС Intel FPGA

Суббота, 11:00 — 15:00, для магистров

Аудитория 574

Лекторы: Висторовский А.Е., Корнев А. А., сотрудники АО "Алмаз-СП"

В спецкурсе будет дан обзор современных технологий и аппаратуры ускорения вычислений на ПЛИС с помощью открытого стандартизированного языка программирования гетерогенных вычислительных платформ OpenCL.

В практической части курса в ходе лабораторных работ на ускорителе Euler Tread разработки АО «Алмаз-СП» на базе новейшей ПЛИС Intel PSG (Altera FPGA Arria-10 20nm) слушатели научатся настройке программной среды и аппаратуры, познакомятся с основами программирования ПЛИС на OpenCL, освоят инструменты анализа производительности и методы оптимизации.

Спецкурс будет проводиться по субботам: 30.03, 06.04, 13.04, 20.04, экзамен 27.04

Первая лекция: 30 марта

Моделирование квантовых систем

Четверг, 18:00, для бакалавров

Аудитория 606

Лектор: д.ф-м.н., профессор Ожигов Ю.И.

В спецкурсе будут рассмотрены основные понятия квантовой электродинамики: квантовый гармонический осциллятор, квантование уравнений Максвелла и переход к конечномерным моделям КЭД. Будет подробно разбираться модель Джейнса-Каммингса и ее модификации, а также контр-интуитивные эффекты: квантовое бутылочное горлышко, DAT и темные состояния, а также их применения в нано-технологиях. Знание основ квантовой механики формально не предполагается, но очень желательно. Спецкурс рассчитан на бакалавров, но фактически предполагает лишь владением материалом 2 курса.

Введение в квантовую теорию

Вторник, 16:20

Аудитория 576

Лектор: д.ф-м.н., профессор Ожигов Ю.И.

Предполагается изложение основных идей и методов квантовой теории: гильбертово пространство состояний, композитные системы, измерения и унитарная динамика, уравнение Шредингера, будут кратко рассмотрены интегралы по путям Фейнмана. Разбирается понятие квантового алгоритма и проблема квантовых компьютеров, в частности, описание декогерентности.

Особенности практического использования нейронных сетей

Четверг, 18:00, для бакалавров

Аудитория 612

Лектор: Буряк Д.Ю.

Экзамен состоится 29 апреля в 18.00, в аудитории 778.

В рамках спецкурса рассматриваются практические вопросы построения и обучения НС: выбор архитектуры, подбор параметров алгоритма обучения, методы регуляризации и другие подходы для повышения эффективности обучения. Часть лекций посвящена обзору современных архитектур глубоких нейронных сетей, применяемых для решения задач распознавания и обнаружения изображений. 

Взаимная адаптация вычислительных алгоритмов и специализированных вычислительных ускорителей

Четверг, 18:00, для магистров

Аудитория 612

Лектор: Лацис А.О.

Квантовая информатика

Аудитория онлайн

Лектор: д.ф-м.н., профессор Ожигов Ю.И.

Квантовая криптография

Аудитория онлайн

Лектор: Молотков С.Н.