В первом семестре мы начнем рассматривать нейросетевые алгоритмы и попробуем применить их для конкурсной задачи классификации. Курс познакомит слушателей с основными практическими задачами и методами в области анализа изображений и видео. Первая часть курса является во многом вводной. Всё начнётся со знакомства с OpenCV, разбора классических алгоритмов пространственной и частотной обработки изображений (сглаживание изображений, повышение резкости, выделение контуров, и т.д.), попробуем с помощью этих нехитрых идей описать изображение таким образом, чтобы это было удобно для решения текущей задачи.

Курс состоит из лекций, практических занятий и семинаров, на которых можно будет подробнее углубиться в понравившиеся темы и обсудить их с коллегами.

Отчетность по курсу:

В течение курса студентам будут предложены:

1) 4-5 домашних заданий, суммарной стоимостью от 30 до 45-ти баллов

2) Финальный теоретический тест, стоимость которого составляет примерно 25-30% от всех баллов, которые можно набрать в курсе.

3) 3-4 мини-теста по результатам прошедших лекций, каждый стоимостью 5-10 баллов.

4) Дополнительные 30 баллов можно набрать за рассказ на семинаре.

Итого: теоретический максимум составляет X баллов, несмотря на то, что сумма баллов X+30. Тридцать семинарских баллов работают как страховочные баллы для студентов.

Для получения зачета необходимо набрать не менее 50% всех баллов. Точная оценка будет определяться путем кластеризации результатов студентов (набравших не менее 50%, разумеется) алгоритмом k-means при k=3 либо k=2, если это будет выглядеть целесообразнее. 30 дополнительных баллов можно получить за выступление на семинаре, но за курс можно набрать не более X баллов.

Правила курса:

Мягкие дедлайны объявляются за неделю до жестких. Задания присланные до мягкого дедлайна проверяются, по ним выдаётся фидбек, и у вас есть шанс исправить 1 раз до жесткого дедлайна. Причем, после жесткого дедлайна исправления не принимаются совсем и проверяться не будут. Взамен гарантируется проверка присланных вовремя домашних заданий в течение недели после дедлайна.

Домашние задания, присланные после жесткого дедлайна, получают результирующий коэффициент 2/3 и будут проверяться неизвестно когда.

Допускаем и понимаем, что у студентов могут случиться различные непростые обстоятельства, которые не позволят уложиться в срок. Поэтому у каждого студента есть 5 дней, на которые он может отодвинуть какой-либо дедлайн (или несколько, единственное требование -- сумма сдвигов не должна превышать 5). Чтобы воспользоваться данной опцией, необходимо отправить письмо (написать вконтакте, отправить телеграмму и т.п.) преподавателю. Гарантия относительно проверки в течение недели в этом случае сохраняется.