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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 62: Строка 62:
  
 
==Формула оценивания ==
 
==Формула оценивания ==
−
Общая оценка:  <code>0.5*O<small>ДЗ</small> + 0.15*О<small>Тесты</small> + 0.25*О<small>Экз.</small> + 0.1*О<small>Stepik</small></code>
+
Общая оценка:  <code>0.5*<small>ДЗ</small> + 0.15*<small>Тесты</small> + 0.25*<small>Экз.</small> + 0.1*<small>Stepik</small></code>
  
 
Экзамен, как и все прочие формы контроля, не блокирующий. Сколько накопили до экзамена, столько (после математического округления) можем ставить в итог за курс.
 
Экзамен, как и все прочие формы контроля, не блокирующий. Сколько накопили до экзамена, столько (после математического округления) можем ставить в итог за курс.
  
−
== Домашние задания ==
+
==Stepik ==
−
Инвайт в Anytask: ''UZppWJ0'' (проверить)
+
В оценку за Stepik идут только следующие модули:
  
−
===Задание 1. Трансформеры ===
+
* [https://stepik.org/lesson/1260768 Модуль 10 Attention]
−
Вам предстоит дообучить трансформер на своих данных.
+
  
−
'''Дедлайн''': 04 марта 2024 года 23:59
+
* [https://stepik.org/lesson/1260773 Модуль 11 Трансформеры: теория]
  
−
'''Ссылка''': (ссылка)
+
* [https://stepik.org/lesson/1322959 Модуль 12 Трансформеры: практика]
  
−
===Задание 2. Генеративные модели ===
+
* [https://stepik.org/lesson/1366006 Модуль 14 Классические генеративные модели]
−
Вам предстоит обучить генеративную модель на своих данных.
+
  
−
'''Дедлайн''': 01 апреля 2024 года 23:59
+
* [https://stepik.org/lesson/1366010 Модуль 15 Современные генеративные модели]
  
−
'''Ссылка''': (ссылка)
+
* [https://stepik.org/lesson/1366014 Модуль 16 Методы оптимизации нейронных сетей]
  
−
===Задание 3. Мультимодельные модели ===
+
'''Важно:''' Части степика с домашними заданиями делать не нужно (15.4, например). Но нужно ответить на квизы в других его частях (15.1, например).
−
Вам предстоит разобраться с мультимодальностью.
+
  
−
'''Дедлайн''':  01 апреля 2024 года 23:59
 
  
−
'''Ссылка''': (ссылка)
+
== Домашние задания ==
 +
Инвайт в Anytask: ''UZppWJ0'' (проверить)
  
−
== Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ (ТУДУ) ==
 
  
−
# "Attention, Transformers": [https://forms.gle/4HU7qXwKqq4HY2y87 ссылка], '''дедлайн''' -- 14.09 (Сб.), 23:59 МСК
+
== Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ ==
−
#
+
 
−
#
+
# "Attention, Transformers": [https://forms.gle/4HU7qXwKqq4HY2y87 ссылка], '''дедлайн''' -- 25.09 (Сб.), 23:59 МСК
 
#
 
#
 
#
 
#
  
−
== Экзамен (ТУДУ)==
+
== Экзамен ==
 
...
 
...
  

Версия 15:31, 13 сентября 2024

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 для самоподготовки к семинарам Материалы семинаров Дополнительные материалы
1 Трансформеры Модули 10 и 11 на Stepik [Тетрадка] [Colab] [Запись_продвинутая] [Статья1] [Статья2] [Статья3]
2 Архитектуры трансформеров Модули 10, 11 и 12 на Stepik [Colab] -
3 Генеративно-состязательные сети (GANs) Модуль 15.1 на Stepik - -
4 Вариационные автокодировщики (VAEs) и нормализующие потоки (Normalizing Flows) Модули 14 и 15.3 на Stepik - -
5 Диффузионные модели Модуль 15 на Stepik - -
6 Мультимодальные модели Модуль 15 на Stepik - -
7 Синтез речи (Text-to-Speech) - - -
8 Оптимизация моделей Модуль 16 на Stepik - -

Формула оценивания

Общая оценка: 0.5*ДЗ + 0.15*Тесты + 0.25*Экз. + 0.1*Stepik

Экзамен, как и все прочие формы контроля, не блокирующий. Сколько накопили до экзамена, столько (после математического округления) можем ставить в итог за курс.

Stepik

В оценку за Stepik идут только следующие модули:

Важно: Части степика с домашними заданиями делать не нужно (15.4, например). Но нужно ответить на квизы в других его частях (15.1, например).


Домашние задания

Инвайт в Anytask: UZppWJ0 (проверить)


Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ

  1. "Attention, Transformers": ссылка, дедлайн -- 25.09 (Сб.), 23:59 МСК

Экзамен

...

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=86299»