Задачи биоинформатики

• Введение. Основные макромолекулы живых организмов.
• Алгоритмы полного перебора.
• Поисковые деревья. Метод ветвей и границ.
• Динамическое программирование.
• Графовые алгоритмы.

Компьютерная графика

• Фильтры для изображений.
• Томограмма мозга.
• Трассировка лучей.

Обработка изображений

• Бинаризация изображений.
• Фильтрация шума.
• Ресэмплинг.
• Сегментация изображений.
• Сжатие изображений.

Параллельное программировние

• Решение решнение задачи численного моделировния (уравнение Лапласса) с помощью OMP, TBB и MPI.

Численные методы

• Построение кубического сплайна и интерполяция.

Гетерогенные системы

• Умножение матриц с помощью CUDA.
• Умножение матриц с помощью OpenCL.

Стохостические дифференциальные уравнения

• Исследование характеристик генераторов случайных чисел.
• Индуцированные шумом эффекты изменения характеристик генерации нелинейных систем.

Параллельные численные методы

• Применений технологий OMP для параллельных вычислений алгоритмов.
• Разложение Холецкого.
• Решение СЛАУ с помощью сопряженных и бисопряженных градиентов.
• Решение уравнения теплопроводности.

Машинное обучение

• Реализация и исследование некоторых линейных моделей.
• Применение различных алгоритмов машинного обучения.

Анализ производительности

• Решение простой задачи с целью достижения максимальной производительности.

Нелинейная динамика

• Численное исследование состояний равновесия и их устойчивости.
• Численное исследование бифуркаций.
• Численное интегрирование динамических уравнений.
• Численное исследование периодически модулированных динамических систем.
• Численный анализ хаотической динамики.

Линейная алгебра

• Число обусобленности матриц.
• Матричные разложение.
• Решение систем СЛАУ.
• SVD разложение.
• Логистическая регрессия через матричные вычисления.
• Сжатие временных рядов.

Глубокое обучение

• Метод обратного распространения ошибки для cross-entropy loss.
• FCNN на примере задачи распознавании Симпсонов
• CNN на примере задачи распознавании Симпсонов
• Начальная настройка весов FCNN и CNN на примере задачи распознавании Симпсонов
• Начальная настройка весов FCNN и CNN на примере задачи распознавании Симпсонов
• Применение переноса обучения для решения задачи распознавании Симпсонов