Генеративные модели в машинном обучении (ИИ 2024)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе (ТУДУ)

Занятия проходят по субботам.

У базовой группы с 11:10 по 12:30 по ссылке [ Zoom].

У продвинутой группы с 13:00 по 14:20 по ссылке [ Zoom].

Контакты

Канал и чат курса в TG: channel link

Преподаватели Контакты
Ершов Глеб @GLBHLB
Гущин Михаил @mikhail_h91
Ассистенты Контакты
Прохоров Савелий @Savely_Prokhorov
Охотин Даниил @danokil
Никифорова Соня-Аня @sonya_leaf
Кураторы Контакты
Залесинский Роман @roman_zalesinskii
Зуев Гордей @WhiteShape

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на VK: VK-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: [GitHub] (ТУДУ)

Ссылка на GDrive c заполненными семинарскими ноутбуками: [GDrive] (ТУДУ)

Ссылка на stepik: stepik

Занятие Тема Дата Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 Трансформеры 09.09.2024 - 15.09.2024 - -
2 Архитектуры трансформеров 16.09.2024 - 22.09.2024 - -
3 Генеративно-состязательные сети (GANs) 23.09.2024 - 29.09.2024 - -
4 Вариационные автокодировщики (VAEs) и нормализующие потоки (Normalizing Flows) 30.09.2024 - 06.10.2024 - -
5 Диффузионные модели 07.10.2024 - 13.10.2024 - -
6 Мультимодальные модели 14.10.2024 - 20.10.2024 - -
7 Синтез речи (Text-to-Speech) 21.10.2024 - 27.10.2024 - -
8 Оптимизация моделей 28.10.2024 - 03.11.2024 - -

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 (ТУДУ)

Инвайт в Anytask: UZppWJ0

  1. Полносвязные нейронные сети
    Часть 1 "Автоматическое дифференцирование" (5 бонусных баллов)| [Материалы]
    Часть 2 "Полносвязные нейронные сети" (основная, 10 баллов) | [Ноутбук]
    Дедлайн: 08.05.2024
  2. Свёрточные нейронные сети | [Ноутбук] | Дедлайн: 26.05.2024
  3. Рекуррентные нейронные сети | Языковые модели (RNN, LSTM) | Дедлайн: 09.06.2024

Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ (ТУДУ)

...

Экзамен (ТУДУ)

...

Литература (ТУДУ)

  • Гудфеллоу Я. − Глубокое обучение
  • Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning
  • Стивенс Э. - PyTorch. Освещая глубокое обучение