Глубинное обучение-МОиВС-2022 — различия между версиями
Arorlov (обсуждение | вклад) (fix hw1) |
Arorlov (обсуждение | вклад) (more fixes hw1) |
||
| Строка 52: | Строка 52: | ||
|} | |} | ||
| − | + | === Домашнее задание №1 ''(Обязательное)'' === | |
Вам предстоит решить домашнее задание по сверточным нейронным сетям (CNN). [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/homeworks/hw02/hw2.ipynb Ссылка на ноутбук с заданием.] | Вам предстоит решить домашнее задание по сверточным нейронным сетям (CNN). [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/homeworks/hw02/hw2.ipynb Ссылка на ноутбук с заданием.] | ||
| + | |||
| + | Задание состоит из двух частей: написание сверточной нейронной сети "с нуля" и файнтюнинг предобученной модели. | ||
| + | |||
| + | Каждая часть оценивается в 1.5 балла. Суммарно за выполнение обеих частей можно получить 3 балла. | ||
Версия 17:59, 6 мая 2022
Содержание
О курсе
Преподаватели:
Тихонова Мария Ивановна
Семинары
Канал курса в Telegram: Присоединиться к каналу в Телеграм
Занятия проводятся в Zoom по средам в 18:00: [1]
Все материалы занятий находятся здесь: Ссылка на GitHub-репозиторий курса
Репозиторий с материалами прошлого года: Ссылка на GitHub-репозиторий курса
Ссылки на видеозаписи занятий
Записи занятий: Записи занятий на YouTube
Расписание
| Группа | Ссылка | Преподаватель | Учебный ассистент | Инвайт в anytask |
| Время | Zoom | Мария Тихонова | Артем Червяков | PKivb1Q |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- первая форма контроля;
- вторая форма контроля;
- третья форма контроля.
Накопленная оценка вычисляется на основе оценки за работу в течение 2-х модулей:
Накопленная оценка = X * первая форма контроля + Y * вторая форма контроля + Z * третья форма контроля
Семинары
Материалы семинаров: GitHub
Домашние задания
Все домашние работы необходимо сдавать в Anytask.
| Инвайт для Anytask | PKivb1Q |
Домашнее задание №1 (Обязательное)
Вам предстоит решить домашнее задание по сверточным нейронным сетям (CNN). Ссылка на ноутбук с заданием.
Задание состоит из двух частей: написание сверточной нейронной сети "с нуля" и файнтюнинг предобученной модели.
Каждая часть оценивается в 1.5 балла. Суммарно за выполнение обеих частей можно получить 3 балла.
