Развёртывание ML-моделей в высоконагруженных системах 25 — различия между версиями

Версия 00:39, 9 февраля 2025

О курсе

Курс читается для студентов 4-го курса в 3-м модуле.

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Видеозаписи лекций этого года (с дублями)

Github с материалами курса

Курс в Anytask, код – sR3vScd

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/+JA2WBKb58yIwZWJi

Правила выставления оценок

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за домашние задания в модуле и оценки за финальный проект:

Итог = Округление(0.2 * ДЗ_1 + 0.25 * ДЗ_2 + 0.25 * ДЗ_3 + 0.3 * ПР)

ДЗ_* — оценки за домашние работы

ПР — оценка за финальный проект

Округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 2 балла. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

Мы оставляем за собой право пригласить студента для защиты своего ДЗ, если заподозрим плагиат.

При наличии уважительной причины дедлайн по заданию может быть перенесён на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Материалы

Домашние задания