Глубинное обучение 2022

Расписание

Лекция: Максим Рябинин, среда 11:10-12:30

Семинары

Группа	Семинарист	Контакты	Расписание	Инвайт в Anytask
Оффлайн 191	Иван Рубачев	https://t.me/puhsuuu	среда 13:00, G110	wz4PE8t
Онлайн 192	Аким Котельников	https://t.me/akimkot	среда 13:00	99yTXq3
Онлайн 193	Максим Рябинин	https://t.me/mryab	среда 13:00	pHBT1Lh

Ассистенты

Группа	Ассистент
191	Тимур Ваньков, Денис Кузнеделев
192	Александра Коган, Тимофей Смирнов
193	Даша Барановская, Николай Карташев

Почта курса: cs.hse.dl@gmail.com (важные письма лучше дублировать на почту лектору)

Таблица с оценками
Репозиторий с материалами
Telegram-канал курса
Доступ к DataSphere (дедлайн 05.10)
Anytask

Краткое описание

Курс по Deep Learning. Рассказываем про архитектуры нейросетей, их обучение, разные области применения Deep Learning. Используем PyTorch.

Примерно каждую неделю будут выдаваться МДЗ (маленькие домашние задания) по теме лекций. Также за весь курс будут выданы три БДЗ (большие домашние задания) на темы CV, NLP, image2image. Также планируются проверочные работы по материалам лекций. Для выполнения МДЗ достаточно будет Google Colab, для БДЗ будет выдан доступ в Yandex DataSphere. ДЗ сдаются в Anytask.

У МДЗ есть мягкие и жесткие дедлайны. После жёсткого дедлайна штраф составляет 10% от оценки в день. После жёсткого дедлайна работа не принимается, дедлайны не переносятся. У больших ДЗ есть чекпойнт, к которому нужно сдать бейзлайн (базовое решение для задачи, работающее с минимально допустимым качеством).

Плагиат:

• Задания делаются индивидуально
• Обсуждать между собой решения можно (но напишите в решении, с кем вы его обсуждали)
• Код должен быть написан самостоятельно
• В заданиях сказано, откуда можно копировать код
• Можно (и нужно) пользоваться ресурсами библиотеки PyTorch
• Документация: [1]
• Туториалы: [2]
• Примеры: [3]

ВАЖНО

• Копировать другой код из интернета или у соседа нельзя. В случае обнаружения плагиата мы будем без предупреждений направлять служебную записку в учебный офис
• Обязательно указывать источники, которыми вы вдохновлялись (в том числе других студентов)
• Если непонятно, можно ли что-то использовать, то спросите нас

Система выставления оценок

Итоговая формула выставления оценки выглядит следующим образом:

О_результ = round(0.3*О_экз + 0.7*О_накоп)

О_накоп = 0.3*О_small + 0.7*O_big

Если накопленная оценка >= 6 после округления, то есть возможность получить автомат за курс

O_small = среднее по МДЗ и проверочным

O_big = O_1*w1 + O_2*w2 + O_3*w3 (оценки за большие дз с весами)

[w1, w2, w3] = softmin([O_1, O_2, O_3]/20), Что такое Softmin?

Fast track

Если вы проходили курс по DL где-то ещё, его можно перезачесть. Схема индивидуальная для каждого студента (писать Максиму).