Спецкурсы

Особенности практического использования нейронных сетей

Лектор: Буряк Д.Ю.

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. Проводится подробный анализ актуальных алгоритмов обучения глубоких нейронных сетей. Отдельный блок лекций  посвящен обзору современных архитектур глубоких нейронных сетей, применяемых для решения задач распознавания и обнаружения изображений, рекуррентных сетей и трансформеров. 

Слушателям предлагается несколько практических заданий на построение и исследование эффективности НС.

Первая лекция: 02.03.2026

Введение в высокопроизводительные вычисления на кластерах с использованием графических ускорителей NVIDIA

Лектор: Колганов А.C.

Первая лекция: 27.02.2026

Реализация протоколов квантовой криптографии

Лектор: Молотков С.Н.

Курс посвящен современному подходу к реализации протоколов квантовой криптографии. В рамках курса рассматривается математический аппарат, используемый  для задач квантовой криптографии, принципы работы базовых квантовых криптографических протоколов распределения ключей, принципы работы волоконно-оптических систем квантового распределения ключей, а также систем квантовой криптографии, работающих через открытое пространство. Кроме того обсуждается разработка и доказательство криптографической стойкости систем квантовой криптографии.

Первая лекция: 16.02.2026

Нейронные сети и их практическое применение

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 задач классификации изображений и регрессии. Особое внимание будет уделено сетям глубокого обучения, а также вопросам распараллеливания нейросетевых алгоритмов.

Курс не требует от слушателей предварительных знаний по нейронным сетям.

Спецкурс будет проходить в аудитории 706.

Первая лекция: 26 сентября

Особенности практического использования нейронных сетей

Лектор: Буряк Д.Ю.

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. Проводится подробный анализ актуальных алгоритмов обучения глубоких нейронных сетей. Отдельный блок лекций  посвящен обзору современных архитектур глубоких нейронных сетей, применяемых для решения задач распознавания и обнаружения изображений, рекуррентных сетей и трансформеров. 

Слушателям предлагается несколько практических заданий на построение и исследование эффективности НС.

Первая лекция: 20 февраля