✅Вариант страницы одобрен авторами курса
<aside> 💡 Курс разработан при поддержке фонда и рекомендован к прослушиванию студентами в рамках Академической программы по искусственному интеллекту.
</aside>
Курс является спецкурсом по выбору для студентов 2-4 курса бакалавриата и читается в осеннем семестре.
кандидат физ.-мат. наук, старший научный сотрудник, заведующей лабораторией компьютерной графики и мультимедиа, ВМК МГУ.
Основные научные интересы: Video Compression, Video Processing, Stereo Processing, 3D Video, Video Quality
кандидат физ.-мат. наук, программист лаборатории компьютерной графики и мультимедиа, ВМК МГУ
Основные научные интересы: Video Processing, Image Processing, Machine Learning
Количество информации хранимой и передаваемой людьми постоянно растет. Ежедневно миллионами пользователей создаются новые данные (например, каждую минуту на видеоплатформы загружается около 400 часов видео), что повсеместно увеличивает нагрузку на инфраструктуру ее передачи, хранения и обработки, поэтому для уменьшения издержек используются алгоритмы устранения избыточности информации, то есть ее сжатия.
В течение курса будут рассмотрены алгоритмы сжатия различных типов медиаданных (текст, изображения, видео), причем как классические подходы, так и современные методы с применением машинного обучения. Слушатели курса также познакомятся с тем, как различные медиаданные хранятся в памяти компьютера и научатся базовой обработке изображений и видео. В рамках читаемого курса будет предложено реализовать некоторые алгоритмы сжатия (арифметическое сжатие, фрактальное сжатие и компенсация движения).
В рамках практикума студентам предлагается выполнить три домашних задания по программированию, реализовав основные алгоритмы сжатия медиаданных. В первом задании студенты познакомятся с такими общими алгоритмами сжатия, как арифметическое и контекстное сжатие. Во втором задании предлагается написать архиватор изображений на основе алгоритма фрактального сжатия. В третьем задании необходимо применить алгоритм компенсации движения для кодирования видео. Задания выполняются на языках программирования С/С++ и Python и носят соревновательный характер: студенты стараются реализовать лучший алгоритм по сравнению с сокурсниками.
Тема 1. Основные алгоритмы сжатия бинарных данных. Код Хаффмана и арифметическое сжатие.
Тема 2. Основные алгоритмы сжатия изображений. Алгоритм JPEG и фрактальное сжатие.
Тема 3. Основы алгоритмов сжатия видео. Компенсация движения, измерение качества видео.