You cannot select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

96 lines
3.8 KiB
Markdown

This file contains ambiguous Unicode characters!

This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.

# Курс "Современные ИТ" для аспирантов Самарского Университета
**
**Курс 2022 года будет проходить онлайн.**
Лекции по понедельникам с 19-00 до 21-00.
Следующая лекция, в субботу, 5 марта.
**
Ссылка на олайн лекцию -
https://us02web.zoom.us/j/8366671872?pwd=a2xVby9zeUhmajFQbWlZaXlkWXpYUT09
Идентификатор конференции: 836 667 1872
Код доступа: 810084
Цель курса - познакомить аспирантов с современными трендами в ИТ и их применением при написании хороших статей и кандидатской/PhD.
Здесь будут собраны материалы по курсу.
**Записи лекций 2022**
1. Лекция первая.
Лекция первая. Публикация как основной результат работы ученого.
Зачем нужно публиковаться. Как выбрать научный журнал и какие они бывают.
https://www.youtube.com/watch?v=g7woeskuEZU
**0. Инструменты удаленной работы.**
Хорошая подборка от reg.ru.
https://vc.ru/u/450917-reg-ru/113008-na-karantin-instrumenty-dlya-udalennoy-raboty-kotorymi-polzuyutsya-v-reg-ru
**1. Как писать хорошие статьи и диссертацию.**
- Курс молодого бойца для PhD студента из Стэнфорда:
http://karpathy.github.io/2016/09/07/phd/
- Как написать хорошую статью уровня Q1 или топовой конференции.
На примере CVPR - топовой конференции в сфере Computer Vision, обобщается на любую инжененрную сферу.
https://billf.mit.edu/sites/default/files/documents/cvprPapers.pdf
**3. Основные тренды в современных ИТ.**
1. CPU-многопоточность на десктопе
2. GPU-многопоточность
3. Широкополосный доступ в интернет и облака
4. Глубокое обучение
**4. Искусственный интеллект.**
Презентация по глубокому обучению
https://1drv.ms/p/s!ArzyYnrS67k1kMYCMGaujkdVms_KSQ
Обновленнная перезентация с лекции 06.04
https://1drv.ms/p/s!ArzyYnrS67k1kMYqMZA6vvyls7ZtTA?e=FW2pXV
**4.1 Методы классификации и машинного обучения**
Хорошая вводная видео-лекция академика Ю.И. Журавлева про классические методы классификации:
https://www.youtube.com/watch?v=R3CMqrrIWOk
Лекции К.В. Воронцова:
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%9A.%D0%92.%D0%92%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BD%D1%86%D0%BE%D0%B2%29
**4.2 Нейронные сети и глубокое обучение**
Пожалуй лучший вводный курс по сверточным сетям из Стэнфорда:
http://cs231n.github.io/
Отличная на русском -
С. И. Николенко, А. Кадурин, Е. В. Архангельская, Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
**ЛЕКЦИИ**
Всех кто не знаком, рекомендую заранее освоить Zoom...
**Stay tuned...**