Глубинное обучение (АДД 2024) — различия между версиями

Версия 18:38, 16 января 2024

О курсе

Курс читается для студентов 1 курса магистерской программы "Анализ данных в девелопменте" в 3-4 модулях.

Карточка курса и программа.

Лекции

Лектор: Михаил Гущин (mhushchyn@hse.ru, @mikhail_h91)

Лекции проходят по средам в 18:10 (R407).

Семинары

Семинарист: Азиз Темирханов (atemirkhanov@hse.ru, @MrDredD)

Семинары проходят по средам в 19:40 (R407).

Учебные ассистенты

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знаний:

• Практические домашние работы на Python или с теоретическими задачами
• Контрольная работа в середине курса
• Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

O_{итоговая} = Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. 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.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Лекция 1. Введение в глубинное обучение.

Семинары

Семинар 1. Введение в глубинное обучение.

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

Контрольная работа

Экзамен

Дополнительные материалы

Курсы по машинному обучению и анализу данных

• Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД
• Курс по машинному обучению К.В. Воронцова
• Курс на платформе "Открытое образование"

Книги

• Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009
• Rosasco L., Introductory Machine Learning Notes, 2017
• Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006