Генеративные модели на основе диффузии 25/26 — различия между версиями
| Строка 7: | Строка 7: | ||
'''Семинарист''': [https://t.me/welmud Александр Оганов] | '''Семинарист''': [https://t.me/welmud Александр Оганов] | ||
| + | |||
| + | '''Ассистент''': [https://t.me/AlZayts Александр Зайцев] | ||
[https://t.me/+Xq_PPtsvzH4xMGIy '''Чат курса'''] | [https://t.me/+Xq_PPtsvzH4xMGIy '''Чат курса'''] | ||
Версия 22:10, 29 августа 2025
Содержание
Общая информация
Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ, но приглашаются все желающие, уверенно знающие математику младших курсов (в особенности теорию вероятностей), базово ориентирующиеся в глубинном обучении и программировании на PyTorch.
Занятия проходят по средам 13:00-16:00, аудитория R208 (переносы будут сообщаться в чате).
Лектор: Денис Ракитин
Семинарист: Александр Оганов
Ассистент: Александр Зайцев
Оценки
Формула итоговой оценки: Оитог = 0.3 * Отдз + 0.2 * Опдз + 0.2 * Опроект + 0.3 * Оэкз. Округление арифметическое.
Отдз и Опдз обозначают средние оценки за теоретические/практические дз, соответственно.
Экзамен
Программа предыдущего года
Экзамен устный, состоит из билета и двух дополнительных вопросов. Один из дополнительных вопросов — задача, второй — вопрос на усмотрение принимающего (может быть задачей или вопросом по другим билетам). Разбалловка: 4 балла за билет и по 3 балла за доп. вопрос.
Проект
Состоит в реализации и проведении экспериментов с одной из рассмотренных на курсе моделей. Проект командный. Сдача проекта включает в себя github-репозиторий с имплементацией и написанный в pdf отчет.
Домашние задания
Сдаются в классрум. Код курса 5zuljxwh.
В курсе будут 5 теоретических и 3 практических домашних задания. Вес у всех задач одинаковый, задачи оцениваются из 1 балла. Если в задачах есть пункты, то будет подписано количество баллов за каждый пункт, иначе баллы между пунктами делятся поровну.
Лекции и семинары
TODO: Записи лекций и семинаров
TODO: Семинарские задачи
