Генеративные модели на основе диффузии 25/26

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

Общая информация

Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ, но приглашаются все желающие, уверенно знающие математику младших курсов (в особенности теорию вероятностей), базово ориентирующиеся в глубинном обучении и программировании на PyTorch.

Занятия проходят по средам 13:00-16:00, аудитория R208 (переносы будут сообщаться в чате).

Лектор: Денис Ракитин

Семинарист: Александр Оганов

Ассистент: Александр Зайцев

Чат курса

Программа и описание курса

Оценки

Формула итоговой оценки: Оитог = 0.3 * Отдз + 0.2 * Опдз + 0.2 * Опроект + 0.3 * Оэкз. Округление арифметическое.

Отдз и Опдз обозначают средние оценки за теоретические/практические дз, соответственно.

Экзамен

Программа предыдущего года

Экзамен устный, состоит из билета и двух дополнительных вопросов. Один из дополнительных вопросов — задача, второй — вопрос на усмотрение принимающего (может быть задачей или вопросом по другим билетам). Разбалловка: 4 балла за билет и по 3 балла за доп. вопрос.

Проект

Состоит в реализации и проведении экспериментов с одной из рассмотренных на курсе моделей. Проект командный. Сдача проекта включает в себя github-репозиторий с имплементацией и написанный в pdf отчет.

Домашние задания

Сдаются в классрум. Код курса 5zuljxwh.

В курсе будут 5 теоретических и 3 практических домашних задания. Вес у всех задач одинаковый, задачи оцениваются из 1 балла. Если в задачах есть пункты, то будет подписано количество баллов за каждый пункт, иначе баллы между пунктами делятся поровну.

Лекции и семинары

Конспект лекций в процессе

TODO: Записи лекций и семинаров

Семинарские задачи

Материалы прошлых лет

2024-2025 учебный год

Факультатив по ODE/SDE моделям (2023-2024)