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

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 46: Строка 46:
 
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Трансформеры || [https://stepik.org/lesson/1260768 Модули 10 и 11 на Stepik] || [[https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-1.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-1.ipynb Colab]] [[https://vk.com/video-227011779_456239029?list=ln-KuJSQ7BZx27m3TtGP2 Запись_продвинутая]] || [[https://arxiv.org/abs/1706.03762 Статья1]] [[http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ Статья2]] [[https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ Статья3]]
 
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Трансформеры || [https://stepik.org/lesson/1260768 Модули 10 и 11 на Stepik] || [[https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-1.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-1.ipynb Colab]] [[https://vk.com/video-227011779_456239029?list=ln-KuJSQ7BZx27m3TtGP2 Запись_продвинутая]] || [[https://arxiv.org/abs/1706.03762 Статья1]] [[http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ Статья2]] [[https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ Статья3]]
 
|-
 
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Архитектуры трансформеров || [https://stepik.org/lesson/1322959 Модули 10, 11 и 12 на Stepik] || [[https://colab.research.google.com/drive/1QoNg4aUmyEVkzoIWF6pFg3nJk9liIiGi?usp=sharing#scrollTo=JJbWPWj94LOP Colab]] || -  
+
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Архитектуры трансформеров || [https://stepik.org/lesson/1322959 Модули 10, 11 и 12 на Stepik] || [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar-2.ipynb Тетрадка], [https://colab.research.google.com/drive/1QoNg4aUmyEVkzoIWF6pFg3nJk9liIiGi?usp=sharing#scrollTo=JJbWPWj94LOP Colab] || -  
 
|-
 
|-
 
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Генеративно-состязательные сети (GANs) || [https://stepik.org/lesson/1366010 Модуль 15.1 на Stepik] || - || -  
 
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Генеративно-состязательные сети (GANs) || [https://stepik.org/lesson/1366010 Модуль 15.1 на Stepik] || - || -  

Версия 15:38, 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 Тетрадка, 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