Лекторий ФПМИ

Многомерный анализ, интегралы и ряды 14. Признаки Дирихле и Абеля

Программирование основных алгоритмов 3. Сортировки, основанные на сравнениях. Merge sort, Heap sort

C++ 11. std::launder. std::visit impl. Инстанцирование шаблонов. SFINAE, enable_if.

Алгоритмы и структуры данных 12. Потоки минимальной стоимости

Алгоритмы и структуры данных 14. Триангуляция Делоне

Introduction to High Performance Computing in Python. HPC in Python with TensorFlow. Part 2

Введение в LaTeX 5. Как делать презентации в LaTeX

ОВАиТК 4. Гомоморфизм групп. Перестановки

АКОС 1 лекция. Unix-подобные ОС.

Параллельные и Распределенные Вычисления 3. История CUDA. Основы

ТиПМС, семинар 5. Обсуждаем задачи: корутины, файберы и async IO, обработка ошибок

АиСД 2. Стек.

Математическая логика и теория алгоритмов 14. Лямбда-исчисление

Алгоритмы и структуры данных 9. Элементарная геометрия. Триангуляция

Конструирование ядра операционной системы 1. Загрузка. Введение в UEFI

АКОС 21. Разделяемые библиотеки

Машинное обучение. Семинар 9. PyTorch practice, hints and Dataloaders

Введение в программирование №15. Метод ветвей и границ, естественные алгоритмы

Программирование основных алгоритмов 12. Суффиксный автомат (2). Быстрое преобразование Фурье (FFT)

С++ 12. Концепты / constexpr function

Дифференциальные уравнения 14. Геодезические задачи

Интеграл Лебега и теория поля 1. Кольцо, алгебра, полукольцо.

Многомерный анализ, интегралы и ряды 29. Достаточное условие условного экстремума

Дифференциальные уравнения 13. Изопериметрические задачи

Отчетная конференция научного трека иннпрака, д. 2

Многомерный анализ, интегралы и ряды 25. Дифференциалы высших порядков

Введение в LaTeX 1. Основы

Критография 2. Односторонние функуии в обобщённом смысле

Frontend 2. JavaScript

АКОС 3 лекция Представление чисел в памяти

Технологии программирования 6. Тестирование

Прикладное машинное обучение 6. Введение в обучение с подкреплением

Математическая логика и теория алгоритмов 10. Универсальные вычислимые функции

Алгебра и геометрия. Лекция 15. Ранг матрицы. Обратимые матрицы. Сумма и пересечение подпространств

Какая математика нужна в анализе данных? Для обучения нейронной сети?

Геймдев 3. Unity

Гармонический анализ 1. Мера Лебега

Дифференциальные уравнения 12. Необходимые условия экстремума функционала для разных задач

Отчетная конференция научного трека иннпрака, д. 1

Алгоритмы и структуры данных 14. Декомпозиция

ОКТЧ 14. Последовательности де Брёйна

Дифференциальные уравнения 11. Сильные и слабые экстремумы функционалов

Машинное обучение 11. Convolutional neural networks

Теория групп 4. Действия группы на множестве

Нейробиология обучения 11. Нейробиология сна

Нейробиология обучения 1. Вводная лекция.

[Допсем] Матлогика 2. Пропозициональные формулы

Нейробиология обучения 2. Дофамин

Алгебра и геометрия 10. Ортогональные пространства. Метод Грама-Шмидта

Случайные процессы 7. Фильтрации и мартингалы

Случайные процессы 5. Гауссовский процесс