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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 44: Строка 44:
 
Ссылка на плейлист курса на VK: [https://vk.com/video/playlist/-227011779_10 VK-playlist]
 
Ссылка на плейлист курса на VK: [https://vk.com/video/playlist/-227011779_10 VK-playlist]
  
−
Ссылка на GitHub с материалами курса: [GitHub] (ТУДУ)
+
Ссылка на GitHub с материалами курса: [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse GitHub]
−
 
+
−
Ссылка на GDrive c заполненными семинарскими ноутбуками: [GDrive]  (ТУДУ)
+
  
 
Ссылка на stepik: [https://stepik.org/course/179805/promo#toc stepik]
 
Ссылка на stepik: [https://stepik.org/course/179805/promo#toc stepik]

Версия 21:33, 6 сентября 2024

О курсе

Курс читается на первом модуле студентам магистерской образовательной программы "Искусственный интеллект".

Семинары (ТУДУ)

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

Ссылка на плейлист курса на VK: VK-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub

Ссылка на stepik: stepik

Занятие Тема Дата Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 Трансформеры 09.09.2024 - 15.09.2024 - -
2 Архитектуры трансформеров 16.09.2024 - 22.09.2024 - -
3 Генеративно-состязательные сети (GANs) 23.09.2024 - 29.09.2024 - -
4 Вариационные автокодировщики (VAEs) и нормализующие потоки (Normalizing Flows) 30.09.2024 - 06.10.2024 - -
5 Диффузионные модели 07.10.2024 - 13.10.2024 - -
6 Мультимодальные модели 14.10.2024 - 20.10.2024 - -
7 Синтез речи (Text-to-Speech) 21.10.2024 - 27.10.2024 - -
8 Оптимизация моделей 28.10.2024 - 03.11.2024 - -

Формула оценивания

Общая оценка: min(0.45*ДЗ + 0.2*СР + 0.35*Экз. + 0.05*Самооценка, 10)

Оценка за экзамен: 0.225 * Письм. + 0.125 * Уст.

Самооценка: 0.005 * 10 (проверить)

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

Домашние задания

Инвайт в Anytask: UZppWJ0 (проверить)

Задание 1. Трансформеры

Вам предстоит дообучить трансформер на своих данных.

Дедлайн: 04 марта 2024 года 23:59

Ссылка: (ссылка)

Задание 2. Генеративные модели

Вам предстоит обучить генеративную модель ее на своих данных.

Дедлайн: 01 апреля 2024 года 23:59

Ссылка: (ссылка)

Задание 3. Мультимодельные модели

Вам предстоит разобраться с мультимодальностью.

Дедлайн: 01 апреля 2024 года 23:59

Ссылка: (ссылка)

Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ (ТУДУ)

...

Экзамен (ТУДУ)

...

Литература

Курсы по машинному обучению и анализу данных

Книги

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2024)&oldid=85948»