Генеративные модели в машинном обучении (ИИ 2025) — различия между версиями
| Строка 25: | Строка 25: | ||
==Материалы курса == | ==Материалы курса == | ||
| − | Ссылка на плейлист курса на VK: [ | + | Ссылка на плейлист курса на VK: [ VK-playlist] |
Ссылка на GitHub с материалами курса: [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse GitHub] | Ссылка на GitHub с материалами курса: [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse GitHub] | ||
| Строка 54: | Строка 54: | ||
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' || Оптимизация моделей || [https://stepik.org/lesson/1366014 Модуль 16 на Stepik] || [https://vk.com/video-227011779_456239111 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture08-opt.pdf Слайды], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar_8.ipynb Семинарский ноутбук], [https://vk.com/video-227011779_456239129 Запись семинара] || [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/distillyaciya-znanij Про дистилляцию знаний], [https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/800945/ Про квантизацию] (Хабр), [https://pytorch.org/tutorials/intermediate/pruning_tutorial.html Про pruning] (pytorch) и [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/kak-ocenivat-veroyatnosti калибровку] | | style="background:#eaecf0;" | '''8''' || Оптимизация моделей || [https://stepik.org/lesson/1366014 Модуль 16 на Stepik] || [https://vk.com/video-227011779_456239111 Запись лекции], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/lectures/lecture08-opt.pdf Слайды], [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse/blob/main/2024/seminars/Seminar_8.ipynb Семинарский ноутбук], [https://vk.com/video-227011779_456239129 Запись семинара] || [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/distillyaciya-znanij Про дистилляцию знаний], [https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/800945/ Про квантизацию] (Хабр), [https://pytorch.org/tutorials/intermediate/pruning_tutorial.html Про pruning] (pytorch) и [https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/kak-ocenivat-veroyatnosti калибровку] | ||
|} | |} | ||
| − | |||
==Формула оценивания == | ==Формула оценивания == | ||
Версия 16:11, 26 августа 2025
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 | Тихонова Мария, Кантонистова Елена | [ Zoom] | |
| Продвинутая | Карагодин Никита | [ Zoom] |
| Ассистенты |
|---|
| Прохоров Савелий |
| Охотин Даниил |
| Никифорова Соня-Аня |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на VK: [ VK-playlist]
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub
Ссылка на stepik: Stepik
Формула оценивания
Общая оценка: 0.6*ДЗ + 0.1*степик + 0.1*теормин + 0.2*Экз
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
Экзамен
Вопросы к экзамену: Google Doc
Пробный вариант: ссылка на сообщение с pdf в чате курса
Пройдет 23.10 (Ср.) в 19:00
На написание 80 мин. (одна пара), 10 мин. на загрузку заданий в Энитаск
В Зуме нужно будет включить веб-камеру, выключить микрофон и запустить демонстрацию экрана.
За написанием будут следить преподаватели и ассистенты
От 4-х до 6-ти задач на разное количество баллов (в сумме -- 10)
