{"id":23657883,"url":"https://github.com/ark2016/vk-technopark-ann","last_synced_at":"2026-04-27T08:32:13.131Z","repository":{"id":270148163,"uuid":"882635397","full_name":"ark2016/VK-Technopark-ANN","owner":"ark2016","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-12-29T09:58:31.000Z","size":6972,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-02-19T10:18:34.722Z","etag":null,"topics":["ai","ann","artificial-neural-networks","asr","bmstu","cv","nlp","technopark","vk"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/ark2016.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-11-03T10:58:41.000Z","updated_at":"2024-12-29T09:58:34.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-12-28T20:25:57.427Z","dependency_job_id":"efddb57b-1efb-4283-a4e2-fad2ae0efc21","html_url":"https://github.com/ark2016/VK-Technopark-ANN","commit_stats":null,"previous_names":["ark2016/vk-technopark-ann"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ark2016%2FVK-Technopark-ANN","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ark2016%2FVK-Technopark-ANN/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ark2016%2FVK-Technopark-ANN/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ark2016%2FVK-Technopark-ANN/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/ark2016","download_url":"https://codeload.github.com/ark2016/VK-Technopark-ANN/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":239635533,"owners_count":19672190,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["ai","ann","artificial-neural-networks","asr","bmstu","cv","nlp","technopark","vk"],"created_at":"2024-12-28T22:33:10.330Z","updated_at":"2025-11-26T11:30:15.453Z","avatar_url":"https://github.com/ark2016.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# VK-Technopark-ANN\n\n## Описание проекта\nЭтот репозиторий содержит решения домашних заданий курса Технопарк VK. В рамках курса выполняются задачи, связанные с обучением нейронных сетей и компьютерным зрением. Все задания выполнены в Jupyter Notebook для удобства разработки и визуализации.\n\n## Основные темы\nРепозиторий охватывает следующие темы:\n\n1. **Основы нейронных сетей:**\n   - Метод обратного распространения ошибки.\n   - Обучение нейронных сетей с использованием PyTorch.\n\n2. **Компьютерное зрение:**\n   - Сверточные нейронные сети (CNN).\n   - Задачи детекции и сегментации с использованием Faster R-CNN и YOLO.\n\n3. **Методы оптимизации:**\n   - Исследование различных оптимизаторов и их влияния на обучение моделей.\n\n4. **Обработка естественного языка:**\n   - Использование нейронных сетей для задач NLP.\n\n5. **Анализ и метрики:**\n   - Metric Learning и анализ работы нейронных сетей.\n\n6. **Соперничающие сети (GAN):**\n   - Обучение и применение генеративно-состязательных сетей.\n\n7. **Вариационные автокодировщики (VAE) и диффузионные модели:**\n   - Изучение VAE и современных подходов к генерации данных.\n\n8. **Обучение с подкреплением:**\n   - Применение подходов RL в различных задачах.\n\n9. **Распознавание речи и цифровая обработка сигналов (ЦОС):**\n   - Введение в ASR и использование нейронных сетей в распознавании речи.\n\n## Инструкции по запуску\n\n1. Убедитесь, что у вас установлен Python и необходимые библиотеки. Все зависимости указываются непосредственно в Jupyter Notebook.\n2. Запустите Jupyter Notebook:\n  ```bash\n  jupyter notebook\n  ```\n3. Выберите соответствующий файл задания:\n    - `dz1.ipynb` — Реализация метода обратного распространения ошибки.\n    - `dz2.ipynb` — Обучение нейронной сети с использованием библиотеки PyTorch.\n    - `dz3.ipynb` — Сверточные сети (CNN).\n    - `dz4.ipynb` — Исследование методов оптимизации.\n    - `dz5.ipynb` — Обучение глубинных нейронных сетей.\n    - `dz6_FASTRCNN.ipynb` — Задачи детекции и сегментации Faster R-CNN.\n    - `dz6_YOLO.ipynb` — Задачи детекции и сегментации YOLO.\n    - `dz7.ipynb` — Обучение модели metric learning и анализа работы нейронной сети.\n    - `dz9.ipynb` — Нейронные сети для обработки естественного языка.\n    - `dz11\\` — Введение в ЦОС и распознавание речи (ASR). Нейронные сети в ASR.\n    - `dz12.ipynb` — Соперничающие сети (GAN).\n    - `dz13.ipynb` — Вариационные автокодировщики (VAE) и Diffusion Models.\n    - `dz14.ipynb` — Обучение с подкреплением.\n\n\n## Особенности\n- Все задания выполнены в формате Jupyter Notebook.\n- К каждому заданию прилагаются комментарии и визуализации для лучшего понимания.\n- Репозиторий предназначен для учебных целей.\n\n## Авторы\n[Ark2016](https://github.com/ark2016)\n\nДомашние задания выполнены в рамках курса Технопарк VK.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fark2016%2Fvk-technopark-ann","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fark2016%2Fvk-technopark-ann","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fark2016%2Fvk-technopark-ann/lists"}