Генеративные модели в машинном обучении (ИИ 2024) — различия между версиями
Mhushchyn (обсуждение | вклад) |
м (add base group Zoom link) |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
! Группа !! Преподаватели !! Zoom !! Время | ! Группа !! Преподаватели !! Zoom !! Время | ||
|- | |- | ||
| − | | Базовая || [https://t.me/GLBHLB Ершов Глеб] || | + | | Базовая || [https://t.me/GLBHLB Ершов Глеб] || [https://us06web.zoom.us/j/89645002272?pwd=RuaaVGGOUyY8nbGc7Zk4N2SRG2U6Hf.1 Zoom] || суббота 13:00 + вторник 17.09 18:10 |
|- | |- | ||
| Продвинутая || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || [https://us06web.zoom.us/j/82024709724?pwd=qf2esH8cmRAGsXIg4a1hfbot7atBX7.1 Zoom] || четверг 18:10 + среда 25.09 18:10 | | Продвинутая || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || [https://us06web.zoom.us/j/82024709724?pwd=qf2esH8cmRAGsXIg4a1hfbot7atBX7.1 Zoom] || четверг 18:10 + среда 25.09 18:10 | ||
Версия 04:20, 9 сентября 2024
Содержание
О курсе
Курс читается на первом модуле студентам магистерской образовательной программы "Искусственный интеллект".
Канал и чат курса в ТГ: Чат
| Группа | Преподаватели | Zoom | Время |
|---|---|---|---|
| Базовая | Ершов Глеб | Zoom | суббота 13:00 + вторник 17.09 18:10 |
| Продвинутая | Гущин Михаил | Zoom | четверг 18:10 + среда 25.09 18:10 |
| Ассистенты |
|---|
| Прохоров Савелий |
| Охотин Даниил |
| Никифорова Соня-Аня |
| Кураторы |
|---|
| Залесинский Роман |
| Зуев Гордей |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на VK: VK-playlist
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub
Ссылка на stepik: stepik
| Занятие | Тема | Материалы семинаров | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|
| 1 | Трансформеры | [Тетрадка] [Colab] [Запись_продвинутая] | [Статья1] [Статья2] [Статья3] |
| 2 | Архитектуры трансформеров | - | - |
| 3 | Генеративно-состязательные сети (GANs) | - | - |
| 4 | Вариационные автокодировщики (VAEs) и нормализующие потоки (Normalizing Flows) | - | - |
| 5 | Диффузионные модели | - | - |
| 6 | Мультимодальные модели | - | - |
| 7 | Синтез речи (Text-to-Speech) | - | - |
| 8 | Оптимизация моделей | - | - |
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
- Основы глубинного обучения, ВШЭ
- Глубинное обучение, ВШЭ
- Глубинное обучение 1, МФТИ
- Глубинное обучение 2, МФТИ
- Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД
- Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
