ИИ Машинное обучение (ИИ24, 2-3 модули) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 93: Строка 93:
 
==Формула оценивания==
 
==Формула оценивания==
  
Оценка = ...<вес 1>...*О<sub>...<форма контроля 1>...</sub> + ...<вес 2>...*О<sub>...<форма контроля 2>...</sub> + ...<вес 3>...*О<sub>...<форма контроля 3>...</sub>
+
Формула оценки: '''0.25 * Stepik + 0.6 * среднее за 6 лучших ДЗ + 0.15 * Экзамен'''
  
 +
''Автоматов нет, но при успешном выполнении Stepik и ДЗ (и с учетом бонусов) и без экзамена можно получить 9.
 +
''
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==

Версия 12:21, 2 ноября 2024

О курсе

Занятия проводятся в zoom по понедельникам/вторникам/средам (в зависимости от недели) вечером.

Онлайн-курс в дополнение к парам: Практический Machine Learning


В курсе нет явного разделения на base и pro группы на вебинарах, но все вебинары будут помечены одним из трех тегов:

1️⃣base - вебинар, который рекомендуется тем, у кого нет или немного знаний по ML

2️⃣pro - вебинар, который рекомендуется тем, у кого средние или хорошие знания по ML

3️⃣expert - вебинар от приглашенного эксперта


🍊Вы можете ходить на вебинары по своему выбору. На всех вебинарах будет свой сюжет. Нигде не будет повторения тем

🍊А вот при сдаче домашних заданий вы должны определиться, в какую группу сдаете: base или pro. ДЗ будут разделены по уровню сложности (хотя некоторые иногда будут дублироваться)

🍊Распределительного теста НЕ БУДЕТ, так как у нас нет фиксированного разделения на группы на вебинарах. Однако если вы чувствуете себя в экспертом в ML, а также у вас есть подтверждение ваших знаний (пройденный курс по МО-1 и МО-2 на ПМИ или аналогичные по сложности другие курсы) и хотите попасть на fast track - выполнение большого проекта вместо курса, то заполните форму до 5 ноября 23:59 (в зависимости от числа желающих мы либо просто проведем с каждым мини-собеседование и допустим или не допустим до fast track, либо проведем тест+собеседование)


❗️❗️❗️Перед большинством занятий вам необходимо изучить базовую теорию и практику в курсе на Stepik (список нужных уроков и модулей будет появляться за несколько дней до занятия). Здесь все строго: если материал из Stepik не изучен, вам не имеет смысла приходить на занятие - для того, чтобы курс получился хорошим и содержательным требуются не только усилия команды курса, но и ваши. Так что сразу об этом предупреждаем.❗️❗️❗️

Контакты

Преподаватель: Елена Кантонистова

Ассистент Контакты
Сабрина Садиех @sabrina_sadiekh
Роман Залесинский @roman_zalesinskii
Кирилл Малюшитский @malyushitsky
Георгий Чешко @aketa147
Александр Вишняков @BedTed
Алена Голубович @alonagolubovich
Виктор Тихомиров @onthebox
Глеб Булыгин @jdbelg
Яна Журович @janinaal

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository

Занятие Тема Дата Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 Запись Ноутбук ...<date>...
2 Запись Ноутбук ...<date>...
3 Запись Ноутбук ...<date>...
4 Запись Ноутбук ...<date>...
5 Запись Ноутбук ...<date>...
6 Запись Ноутбук ...<date>...
7 Запись Ноутбук ...<date>...
8 Запись Ноутбук ...<date>...
9 Запись Ноутбук ...<date>...
10 Запись Ноутбук ...<date>...
11 Запись Ноутбук ...<date>...
12 Запись Ноутбук ...<date>...

Записи консультаций

Формула оценивания

Формула оценки: 0.25 * Stepik + 0.6 * среднее за 6 лучших ДЗ + 0.15 * Экзамен

Автоматов нет, но при успешном выполнении Stepik и ДЗ (и с учетом бонусов) и без экзамена можно получить 9.

Домашние задания

Литература