yandexdataschool/deep_vision_and_graphics

何を解決するか

このリポジトリは、2025年秋にYandexデータ分析スクール（YSDA）で開講される「Deep Vision and Graphics」コースの全教材をホストしています。従来の「Deep Learning」コースに代わり、ディープラーニングのコンピュータビジョンタスクへの応用に焦点を当てており、学生は古典的なニューラルネットワークから現代の生成モデルや3Dビジョン技術まで、体系的かつ最新の学習パスを辿ることができます。

仕組み

リポジトリは週ごとに整理されています。各 week* フォルダには講義とセミナーの資料が含まれ、homework* フォルダには課題が格納されています。シラバスは、ニューラルネットワークの基礎概念（バックプロパゲーション、畳み込み、バッチ、オーグメンテーション）から始まり、高度なアーキテクチャ（transformers, mixers）、密な予測（セグメンテーション、超解像）、物体検出と姿勢推定、表現学習、潜在モデルおよび生成モデル（GANs, 拡散モデル）、そして最終的に形状/運動推定と新規ビュー合成（ニューラル放射輝度フィールド、ニューラルレンダラー）へと進みます。管理上の詳細は登録学生向けにYSDA LMSで提供され、問題や貢献のアイデアはGitHub issue trackerを通じて管理されます。

対象者

本コースを受講するYSDAの学生、およびコンピュータビジョンにおけるディープラーニングの厳格かつ最新のカリキュラムを学びたいすべての人を対象としています。特に、ディープラーニングの基礎知識があり、視覚的応用をさらに深く学びたい方に最適です。

ハイライト

• CNNの基礎から拡散モデル、ニューラル放射輝度フィールドまで、12のトピックを網羅した完全な週間スケジュール
• 講義とセミナーの両方を含み、課題用フォルダも別途用意
• 経験豊富なコーススタッフが指導し、複数の講師が貢献
• 定評あるPractical Deep Learningコースの後継であり、現在のCV研究に合わせて現代化
• GitHub issuesを通じたコミュニティからの貢献やバグ報告を歓迎