Прикладные задачи анализа данных/2024 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 87: Строка 87:
 
Все лекции лежат на [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/2024/lectures гитхабе].
 
Все лекции лежат на [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/2024/lectures гитхабе].
  
−
'''Лекция 1''' (25.01.2024). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/01_GANs/GAN.pdf Слайды]]  
+
'''Лекция 1''' (25.01.2024). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec01_GAN.pdf Слайды]]  
 
[[https://www.youtube.com/watch?v=toz1LEQdRH4&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY Запись лекции]].
 
[[https://www.youtube.com/watch?v=toz1LEQdRH4&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY Запись лекции]].
  
−
'''Лекция 2''' (08.02.2024). Генеративные модели для изображений. [[Слайды]]  
+
'''Лекция 2''' (08.02.2024). Генеративные модели для изображений. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/2024/lectures/lec02_diffusion Слайды]]  
 
[[https://www.youtube.com/watch?v=i2zs_KhgmfE&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=10 Запись лекции]].
 
[[https://www.youtube.com/watch?v=i2zs_KhgmfE&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=10 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 3''' (26.02.2024). 3D-реконструкция. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec04_3d_reconstruction.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=i2zs_KhgmfE&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=10 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 4''' (26.02.2024). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec03_nf.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=HmVnjjrBGYc&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=21 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 5''' (01.03.2024). DL в звуке 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec05_audio_intro.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=8Z4mV8F7Yro&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=22 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 6''' (11.03.2024). DL в звуке 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec06_source_sep.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=OFwh8iM28Ow&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=32 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 7''' (14.03.2024). State of the LLM Landscape. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec07_state_of_the_LLM_Landscape.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=dmOd76gMXlA&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=41 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 8''' (22.03.2024). Some Notes on LLMs in the Wild. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec08_LLMs_in_the_wild.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=61qK_lLkV3A&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=46 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 9''' (05.04.2024). Введение в глубинное обучение в анализе графовых данных. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec09_gnn.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=asN-UbTmqfA&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=51 Запись лекции]].
 +
 +
'''Лекция 10, 11''' (19.04.2024). Временные ряды: методы и задачи. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/lectures/lec10_timeseries.pdf Слайды]]
 +
[[https://www.youtube.com/watch?v=ffGdPKUVBd4&list=PLEwK9wdS5g0rWzgNYRIO270UtTvvvJThY&index=65 Запись лекции]].
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==

Версия 18:00, 11 мая 2024

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 13:00 по [ ссылке].

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Плейлист с записями лекций

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы)

Ссылка на курс в Anytask

Таблица с оценками

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Zoom-конференция Ссылка на чат Инвайт в anytask
ИАД-1 Артем Червяков Овчинников Вячеслав Zoom Чат 73TKmAE
ИАД-2 Александр Рогачев Иван Смоленчук, Присталов Ярослав Zoom Чат HlpH0lb
ИАД-3 Александр Бредихин Анастасия Зайцева Zoom Чат 9seivZz
ИАД-4 Марк Блуменау Егор Горяной Zoom Чат IRx20G6
ИАД-5 Еленик Константин Бичурина Елизавета Zoom Чат VmVhvMm
ИАД-6 Михаил Никифоров Анастасия Кеммер Zoom Чат Gd8a9wC
ИАД-7 Кантонистова Елена Карагодин Никита Zoom Чат P2f0IkQ
ИАД-8 Косакин Даниил Козлов Кирилл Zoom Чат gIeDYHh
ИАД-9 Косакин Даниил Трофименко Илья, Никита Горевой Zoom Чат BsMrA6v
ИАД-10 Филипп Ульянкин Александр Зайцев, Никита Горевой Zoom Чат hSl0gyh

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

Итоговое округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

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

Все лекции лежат на гитхабе.

Лекция 1 (25.01.2024). Генеративно-состязательные сети. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 2 (08.02.2024). Генеративные модели для изображений. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 3 (26.02.2024). 3D-реконструкция. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 4 (26.02.2024). Нормализационные потоки. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 5 (01.03.2024). DL в звуке 1. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 6 (11.03.2024). DL в звуке 2. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 7 (14.03.2024). State of the LLM Landscape. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 8 (22.03.2024). Some Notes on LLMs in the Wild. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 9 (05.04.2024). Введение в глубинное обучение в анализе графовых данных. [Слайды] [Запись лекции].

Лекция 10, 11 (19.04.2024). Временные ряды: методы и задачи. [Слайды] [Запись лекции].

Семинары

Семинар 1 (01.02.2024). Генеративно-состязательные сети. Тетрадка

Семинар 2 (15.02.2024). Диффузионные модели. Тетрадка

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

Задание 1. Генеративные модели

Мягкий дедлайн: 03 марта 2023 года 23:59

Жесткий дедлайн: 10 марта 2023 года 23:59

Ссылка: https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/2024/homeworks/hw1/HW1.ipynb

Контрольная работа

Экзамен

Страницы прошлых лет

2022/23 учебный год

2021/22 учебный год

2020/21 учебный год

2019/20 учебный год

2018/19 учебный год

2017/18 учебный год

2016/17 учебный год

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Прикладные_задачи_анализа_данных/2024&oldid=84980»