Генеративные модели в машинном обучении (ИИ 2024) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
−
==О курсе==
+
==О курсе (ТУДУ)==
 
Занятия проходят по субботам.
 
Занятия проходят по субботам.
  
−
У базовой группы с 11:10 по 12:30 по ссылке [https://us06web.zoom.us/j/85850070916?pwd=SBsy14mkf2YUCzlPmnaFzrVVzGYu3e.1 Zoom].
+
У базовой группы с 11:10 по 12:30 по ссылке [ Zoom].
  
−
У продвинутой группы с 13:00 по 14:20 по ссылке [https://us06web.zoom.us/j/83441460838?pwd=ZuTW742AyjQaPGEnAw8XJJkpyxRTs6.1 Zoom].
+
У продвинутой группы с 13:00 по 14:20 по ссылке [ Zoom].
  
 
==Контакты==
 
==Контакты==
  
−
Канал и чат курса в TG: [https://t.me/+wudNpSb5vmkxMmVi channel link]
+
Канал и чат курса в TG: [https://t.me/+7ZPeMW1hhwkzNjcy channel link]
−
 
+
−
Преподаватели: Садртдинов Ильдус Рустемович, Гущин Михаил Иванович
+
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
−
! Ассистенты !! Контакты  
+
! Преподаватели !! Контакты  
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Акимов Тимур || [https://t.me/takimov @takimov]
+
| style="background:#eaecf0;" | Ершов Глеб || [https://t.me/GLBHLB  @GLBHLB ]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Казюлина Марина || [https://t.me/poemgranate @poemgranate]
+
| style="background:#eaecf0;" | Гущин Михаил || [https://t.me/mikhail_h91 @mikhail_h91]
 +
|}
 +
 
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! Ассистенты !! Контакты
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Никифоров Михаил || [https://t.me/caesiummm @caesiummm]
+
| style="background:#eaecf0;" | Прохоров Савелий || [https://t.me/Savely_Prokhorov @Savely_Prokhorov]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Жирков Фёдор || [https://t.me/ko4osik @ko4osik]
+
| style="background:#eaecf0;" | Охотин Даниил|| [https://t.me/danokil @danokil]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Лазарева Анна || [https://t.me/annalzrv @annalzrv]
+
| style="background:#eaecf0;" | Никифорова Соня-Аня || [https://t.me/sonya_leaf @sonya_leaf]
 
|}
 
|}
  
Строка 33: Строка 36:
 
| style="background:#eaecf0;" | Залесинский Роман || [https://t.me/roman_zalesinskii  @roman_zalesinskii ]
 
| style="background:#eaecf0;" | Залесинский Роман || [https://t.me/roman_zalesinskii  @roman_zalesinskii ]
 
|-
 
|-
−
| style="background:#eaecf0;" | Герасимова Мария || [https://t.me/mariya_math @mariya_math]
+
| style="background:#eaecf0;" | Зуев Гордей || [https://t.me/WhiteShape @WhiteShape]
 
|}
 
|}
  
−
==Материалы курса==
+
==Материалы курса (ТУДУ)==
 
Ссылка на плейлист курса на YouTube: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzB9_Ftp0pLFIVsqBOr0XrUI YouTube-playlist]
 
Ссылка на плейлист курса на YouTube: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzB9_Ftp0pLFIVsqBOr0XrUI YouTube-playlist]
  
Строка 77: Строка 80:
 
|}
 
|}
  
−
==Формула оценивания==
+
==Формула оценивания (ТУДУ)==
 
Оценка  0.15*Тесты + 0.25*Письменный коллоквиум + 0.6*ДЗ
 
Оценка  0.15*Тесты + 0.25*Письменный коллоквиум + 0.6*ДЗ
  
Строка 84: Строка 87:
 
'''Дедлайн по Степику: 15.06.2024'''
 
'''Дедлайн по Степику: 15.06.2024'''
  
−
== Домашние задания ==
+
== Домашние задания (ТУДУ) ==
 
Инвайт в Anytask: ''UZppWJ0''
 
Инвайт в Anytask: ''UZppWJ0''
  
Строка 91: Строка 94:
 
# Рекуррентные нейронные сети | [https://drive.google.com/drive/folders/1cB7C0MlqRU-LdYsASP2Uy_gD-kbwx0Fg?usp=drive_link Языковые модели (RNN, LSTM)] | '''Дедлайн: 09.06.2024'''
 
# Рекуррентные нейронные сети | [https://drive.google.com/drive/folders/1cB7C0MlqRU-LdYsASP2Uy_gD-kbwx0Fg?usp=drive_link Языковые модели (RNN, LSTM)] | '''Дедлайн: 09.06.2024'''
  
−
== Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ ==
+
== Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ (ТУДУ) ==
  
 
...
 
...
  
−
== Экзамен ==
+
== Экзамен (ТУДУ)==
 
...
 
...
  
−
== Литература ==
+
== Литература (ТУДУ) ==
 
* Гудфеллоу Я. − Глубокое обучение  
 
* Гудфеллоу Я. − Глубокое обучение  
 
* Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning
 
* Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning
 
* Стивенс Э. - PyTorch. Освещая глубокое обучение
 
* Стивенс Э. - PyTorch. Освещая глубокое обучение

Версия 17:35, 30 августа 2024

О курсе (ТУДУ)

Занятия проходят по субботам.

У базовой группы с 11:10 по 12:30 по ссылке [ Zoom].

У продвинутой группы с 13:00 по 14:20 по ссылке [ Zoom].

Контакты

Канал и чат курса в TG: channel link

Преподаватели Контакты
Ершов Глеб @GLBHLB
Гущин Михаил @mikhail_h91
Ассистенты Контакты
Прохоров Савелий @Savely_Prokhorov
Охотин Даниил @danokil
Никифорова Соня-Аня @sonya_leaf
Кураторы Контакты
Залесинский Роман @roman_zalesinskii
Зуев Гордей @WhiteShape

Материалы курса (ТУДУ)

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub (ПМИ)

Ссылка на GDrive c заполненными семинарскими ноутбуками: GDrive

Ссылка на stepik c : stepik

Занятие Тема Дата Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 Запись (Middle), Запись (Advanced) Ноутбук Advanced, Ноутбук Middle Полносвязные нейронные сети 13.04.24

Лекции Е. Соколова с ИАДа: 1 и 2 (до свёрток) или/и

Лекция Ильдуса про полносвязные нейросети.

Почитать можно раздел 5 "Введение в глубинное обучение" в учебнике ШАДа

2 Запись (Middle) Ноутбук Advanced, Ноутбук Middle Полносвязные нейронные сети (продолжение) 20.04.24 Лекция "Оптимизации нейронных сетей"
3 Запись (Advance) , Запись (Middle) Ноутбук Advance Свёрточные нейронные сети 26.04.23

Лекции Е. Соколова: 1 (с 54:30) и 2 или/и

Лекция Ильдуса

4 [Запись] [Ноутбук] Свёрточные нейронные сети (продолжение) 10.05.23 Лекция Ильдуса, Лекции Е. Соколова: [1] (с 46:00) и [2] (до 53:30) Данные к семинару
5 [Запись] [Ноутбук] Сегментация и детекция 19.05.23 Лекции Соколова [1] (с 53:50) и [2], Лекция Ильдуса
6 [Запись] [Ноутбук] Нейросетевые векторные представления слов 26.05.23 Лекция c ИАДа (читает Антон Семенкин), Лекция Ильдуса
7 [Запись] [Ноутбук] Рекуррентные нейронные сети, LSTM, архитектура Decoder-Encoder 31.05.23 Лекция Е. Соколова, Лекция Ильдуса Данные к первой части семинара
8 [Запись] [Ноутбук] Дистилляция, квантизация, прунинг 07.06.23 Лекция (Ильдус)

Формула оценивания (ТУДУ)

Оценка 0.15*Тесты + 0.25*Письменный коллоквиум + 0.6*ДЗ

Условие автомата: накоп >= 7.5, где накоп = (0.15*степик + 0.6*ДЗ) / 0.75

Дедлайн по Степику: 15.06.2024

Домашние задания (ТУДУ)

Инвайт в Anytask: UZppWJ0

  1. Полносвязные нейронные сети
    Часть 1 "Автоматическое дифференцирование" (5 бонусных баллов)| [Материалы]
    Часть 2 "Полносвязные нейронные сети" (основная, 10 баллов) | [Ноутбук]
    Дедлайн: 08.05.2024
  2. Свёрточные нейронные сети | [Ноутбук] | Дедлайн: 26.05.2024
  3. Рекуррентные нейронные сети | Языковые модели (RNN, LSTM) | Дедлайн: 09.06.2024

Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ (ТУДУ)

...

Экзамен (ТУДУ)

...

Литература (ТУДУ)

  • Гудфеллоу Я. − Глубокое обучение
  • Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning
  • Стивенс Э. - PyTorch. Освещая глубокое обучение
Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2024)&oldid=85534»