Искусственный интеллект в мультимедиа

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Информатика и вычислительная техника)

Кто читает: Департамент компьютерной инженерии

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 4-й курс, 1-3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Рыбаков Петр Владимирович

Язык: русский

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс "Искусственный интеллект в мультимедиа" представляет собой углубленное изучение современных методов и алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений, звука и видео. В рамках курса будут рассмотрены как классические подходы, так и новейшие нейросетевые решения для анализа и генерации мультимедийного контента. Основные темы курса включают: Классические алгоритмы компьютерного зрения: Изучение основ компьютерного зрения, включая алгоритмы обработки изображений и базовые методы анализа сцены. Основы глубинного обучения: Овладение современными методами глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), для анализа изображений. Практические задачи компьютерного зрения: Рассмотрение аспектов применения компьютерного зрения в таких задачах как обнаружение объектов, трекинг объектов, оптическое распознавание символов (OCR), распознавание лиц. Порождающие модели (GAN, VAE, Diffusion): Обзор и применение продвинутых генеративных моделей для создания изображений, видео и других типов данных. Трансформеры и обработка последовательностей: Обзор архитектур нейронных сетей для обработки последовательных данных (тексты, аудио, видео) с акцентом на актуальные решений на основе трансформерной архитектуры. Курс предназначен для студентов, интересующихся применением искусственного интеллекта в области мультимедийных технологий, и охватывает как теоретические основы, так и практические аспекты разработки и внедрения AI-решений для работы с мультимедиа данными. В ходе обучения слушатели получат навыки работы с современными инструментами и библиотеками, такими как Ultralytics, OpenCV, PIL, PyTorch и освоят техники, применимые в реальных проектах.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов представления о современных алгоритмах искусственного интеллекта в сфере обработки мультимедиа-данных
Формирование у студентов навыков применения методов компьютерного зрения и генеративного искусственного интеллекта для решения задач обработки мультимедиа-данных

Планируемые результаты обучения

Студенты имеют представление о том как работают системы распознавания лиц.
Дать определение компьютерного зрения
Перечислить методы и задачи компьютерного зрения
Студент способен применять на практике современные модели обнаружения объектов
Студенты способны применять на практике современные модели распознавания лиц

Содержание учебной дисциплины

Введение в машинное обучение и компьютерное зрение
Классификация изображений
Использование нейронных сетей для решения задачи обнаружения объектов на изображении
Трекинг объектов
Распознавание лиц
OCR
Генеративные модели
Обработка последовательностей и трансформерные архитектуры

Элементы контроля

Практическая работа 1. Работа с изображениями на языке Python.
Практическая работа 2. Знакомство с PyTorch
Практическая работа 3. Знакомство с архитектурой ResNet.
Практическая работа 4. Классификация изображений
Практическая работа 5. Обнаружение объектов.
Практическая работа 6. Трекинг объектов.
Практическая работа 7. Распознавание лиц.
Практическая работа 8. Генеративные модели.
Практическая работе 9. DeepFake.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.1 * Практическая работа 1. Работа с изображениями на языке Python. + 0.15 * Практическая работа 2. Знакомство с PyTorch + 0.15 * Практическая работа 3. Знакомство с архитектурой ResNet. + 0.2 * Практическая работа 4. Классификация изображений + 0.2 * Практическая работа 5. Обнаружение объектов. + 0.2 * Практическая работа 6. Трекинг объектов.
2025/2026 3rd module
0.35 * Практическая работа 7. Распознавание лиц. + 0.5 * Практическая работа 8. Генеративные модели. + 0.15 * Практическая работе 9. DeepFake.

Список литературы

Авторы

Рыбаков Петр Владимирович

Программа дисциплины