Современные методы машинного обучения (майнор ИАД)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 1-2 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор — Соколов Евгений Андреевич

Занятия проходят онлайн по четвергам на второй паре (11:10 - 12:30).

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами: https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning

Домашние задание сдаются в Anytask:

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2020

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/iad_flood

Таблица с оценками

Вопросы по курсу можно задавать в телеграм лектору (@esokolov), семинаристу, в чатах групп или в issues на гитхабе.

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Инвайт в anytask Чатик в телеграм
ИАД-1 Алексей Ковалёв Алёна Вертеева https://t.me/joinchat/GJZR7hjEVqoQWjj_iB0k6Q
ИАД-2
ИАД-3 Руслан Хайдуров Соня Дымченко, Анатолий Пащенко https://t.me/joinchat/C232lhy4wn6Pp7epNt-qYQ
ИАД-4
ИАД-5

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Практические домашние работы на Python
  • Контрольная где-то в середине курса
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Правила сдачи заданий

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Лекция 1 (10.09.2020). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [Слайды] [Запись лекции]

Лекция 2 (17.09.2020). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [Слайды] [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1 (17.09.2020). Знакомство с pytorch. Тензоры, градиенты, датасеты, даталоадеры. Моя первая нейросеть. [Запись (Руслан Хайдуров)]

Практические задания

Домашние задания выкладываются в репозиторий курса. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается один балл. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.

Контрольная работа

Экзамен