МОВС Глубинное обучение (ММОВС22, 4-5 модули) — различия между версиями
м (UPD after sem5) |
м (final UPD) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
==О курсе== | ==О курсе== | ||
+ | Занятия в 4-м модуле проводились в [https://us06web.zoom.us/j/85330642000?pwd=RldvL2VKdWx1a1oxOHlVWkZhWVVRQT09 Zoom] '''по средам в 19:00''' | ||
− | + | Занятия в 5-м модуле проводятся в [https://us06web.zoom.us/j/85630222877?pwd=bTNlTURZcE9nWDE4MFphcGVJTVBiUT09 Zoom] '''по средам в 18:00''' | |
− | + | ||
− | + | ||
==Контакты== | ==Контакты== | ||
Строка 81: | Строка 80: | ||
==Формула оценивания== | ==Формула оценивания== | ||
− | + | Оценка за 4-й модуль = 0.15*О<sub>тесты</sub> + 0.25*О<sub>письменный коллоквиум</sub> + 0.6*О<sub>ДЗ</sub> | |
− | + | Оценка за 5-й модуль = 0.15*О<sub>тесты</sub> + 0.25*О<sub>экзамен</sub> + 0.6*О<sub>ДЗ</sub> | |
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
+ | <strike>Инвайт в Anytask: ''DiXQURj''</strike> | ||
+ | |||
+ | # Полносвязные нейронные сети <br/> Часть 1 "Автоматическое дифференцирование" (5 бонусных баллов)| [[https://github.com/isadrtdinov/intro-to-dl-hse/tree/2022-2023/homeworks-small/shw-01-mlp Материалы]] <br/> Часть 2 "Полносвязные нейронные сети" (основная, 10 баллов) | [[https://github.com/isadrtdinov/intro-to-dl-hse/blob/2022-2023/homeworks-small/shw-01-mlp-light.ipynb Ноутбук]] <br/> '''Дедлайн: 06.05.23 (Сб) 23:59 GMT+3''' | ||
+ | # Свёрточные нейронные сети | [[https://github.com/isadrtdinov/intro-to-dl-hse/blob/2022-2023/homeworks-small/shw-02-cnn.ipynb Ноутбук]] | '''Дедлайн: 27.05.23 23:59 GMT+3''' | ||
+ | |||
+ | * (''extra'') [https://drive.google.com/drive/folders/1cB7C0MlqRU-LdYsASP2Uy_gD-kbwx0Fg?usp=drive_link Языковые модели (RNN, LSTM)] | '''Дедлайн: 20.06.23 23:59 GMT+3''' | ''это задание не оценивается, но по нему ассистенты дадут развернутый комментарий'' | ||
+ | |||
Инвайт в [https://anytask.org/course/1038 Anytask] второй части курса: <code>osqfLbw</code> | Инвайт в [https://anytask.org/course/1038 Anytask] второй части курса: <code>osqfLbw</code> | ||
− | + | 3.1) Языковое моделирование | [[https://github.com/isadrtdinov/intro-to-dl-hse/tree/2022-2023/homeworks-small/shw-03-rnn Ноутбук]] ИЛИ <br/> 3.2) Предсказание оценки отеля по тексту отзыва | [[https://github.com/isadrtdinov/intro-to-dl-hse/blob/2021-2022/homeworks/homework-03-text.ipynb Ноутбук]] <br/> '''Дедлайн: 01.10.23 (Вс), 23:59 (МСК)''' <br/> <br/> | |
− | 4. Генеративные модели | [[https://github.com/hse-mlds/deep-learning/blob/main/HWs/HW2_GenModels/HW2_GenModels.ipynb Ноутбук]] | '''ЖЁСТКИЙ Дедлайн: 23.10.23 (Пн), 23:59 (МСК)''' | + | 4. Генеративные модели | [[https://github.com/hse-mlds/deep-learning/blob/main/HWs/HW2_GenModels/HW2_GenModels.ipynb Ноутбук]] | '''ЖЁСТКИЙ Дедлайн: 23.10.23 (Пн), 23:59 (МСК)''' |
<br /> | <br /> | ||
<br/> | <br/> | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
== Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ == | == Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ == | ||
− | |||
− | |||
− | |||
''Возможны изменения в числе тестов в б'''о'''льшую сторону'' | ''Возможны изменения в числе тестов в б'''о'''льшую сторону'' | ||
− | # | + | # [https://addonforge.com/timer/1FAIpQLSfv0YfUZ6zcI1CY05QjoZQDoNqKwzTGDAOlNuV0t4uN2JalIg "Полносвязные нейронные сети. Введение в pytorch"], выдан 27.04.23, '''дедлайн - '''<strike>30.04.23 (Вс)</strike> '''02.05.23 (Вт) 20:59 GMT+3''' |
− | # | + | # [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeTMDj-gPfAgKFtG-2zXKvPB6RRuYYu7kgQNEnVwhMXOEoGrw/viewform?usp=sf_link "Сверточные нейронные сети"], выдан 26.06.23, '''дедлайн - 29.05.23(Пн) 23:59 GMT+3''', ''досдать можно со штрафом в 2 балла до 20.06'' |
− | # | + | # [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSciENvCmNFJOusYOQzrP86gNDjOsEF4S-WaE72YLQWV4FiU-w/viewform?usp=sf_link Векторные представления текстов. RNN, LSTM], выдан 09.06.23, '''дедлайн - 13.06.23 (Вт) 23:59 GMT+3''', ''досдать можно со штрафом в 2 балла до 20.06'' |
+ | # [https://forms.gle/HrU5gZhfox1pGMi5A Трансформеры и BERT], '''дедлайн: 30.09.23 (Сб), 23:59 (МСК)'''<br/> | ||
+ | # [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfkhxlMrO-5N3UKx-YOIu6QKyjjCha_1SVhHjW7ylmmJrVlpw/viewform?usp=sf_link GANs + VAEs], '''дедлайн: 10.10.23 (Вт), 23:59 (МСК)''' <br/> | ||
+ | # Normalizing Flows + Diffusion | ||
<small>''Возможно будет ещё 1-2 квиза на прочие топики.''</small> | <small>''Возможно будет ещё 1-2 квиза на прочие топики.''</small> |
Версия 00:34, 30 октября 2023
Содержание
О курсе
Занятия в 4-м модуле проводились в Zoom по средам в 19:00
Занятия в 5-м модуле проводятся в Zoom по средам в 18:00
Контакты
Канал курса в TG: channel link
Чат курса в TG: chat link
Преподаватели: Садртдинов Ильдус Рустемович, Гущин Михаил Иванович
Ассистенты | Контакты |
---|---|
Марк Блуменау | @markblumenau |
Илья Никитин | @is_nikitin |
Кирилл Козлов | @dedpe |
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub (ПМИ)
Ссылка на GDrive c заполненными семинарскими ноутбуками: GDrive
Занятие | Тема | Дата | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
---|---|---|---|---|
1 [Запись] | [Ноутбук] Полносвязные нейронные сети | 12.04.23 |
Лекции Е. Соколова с ИАДа: 1 и 2 (до свёрток) или/и Лекция Ильдуса про полносвязные нейросети. Почитать можно раздел 5 "Введение в глубинное обучение" в учебнике ШАДа |
|
2 [Запись] | [Ноутбук] Полносвязные нейронные сети (продолжение) | 19.04.23 | Лекция "Оптимизации нейронных сетей" | |
3 [Запись] | [Ноутбук] Свёрточные нейронные сети | 26.04.23 |
Лекции Е. Соколова: 1 (с 54:30) и 2 или/и Лекция Ильдуса (с 40:50) |
|
4 [Запись] | [Ноутбук] Свёрточные нейронные сети (продолжение) | 10.05.23 | Лекция Ильдуса, Лекции Е. Соколова: [1] (с 46:00) и [2] (до 53:30) | Данные к семинару |
5 [Запись] | Ноутбук Сегментация и детекция | 19.05.23 | Лекции Соколова [1] (с 53:50) и [2], Лекция Ильдуса | |
6 [Запись] | [Ноутбук] Нейросетевые векторные представления слов | 26.05.23 | Лекция c ИАДа (читает Антон Семенкин), Лекция Ильдуса | |
7 [Запись] | [Ноутбук] Рекуррентные нейронные сети, LSTM, архитектура Decoder-Encoder | 31.05.23 | Лекция Е. Соколова, Лекция Ильдуса | Данные к первой части семинара |
8 [Запись] | [Папка с ноутбуком, скриптами и данными] Дистилляция, квантизация, прунинг | 07.06.23 | Лекция (Ильдус) | |
9 [Запись] | [Ноутбук] Трансформеры 1 | 06.09.23 | Лекция (Алексей Биршерт) | Статьи "The Illustrated Transformer" и Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention), Jay Alammar |
10 [Запись] | [Ноутбук] Трансформеры 2 (BERT) | 13.09.23 | Лекция Ильдуса | Ноутбук про SimCLR для интересующихся |
11 [Запись] | [Ноутбук, PDF-ка] Генеративно-состязательные сети (GANs) | 20.09.23 | Лекция Ильдуса | Туториал от торча по GAN'ам для картинок |
12 [Запись] | [Ноутбук] (Вариационные) автокодировщики [(V)AEs] | 27.09.23 | Лекция Ильдуса | Блог-пост про свёртки |
13 [Запись] | [Ноутбук] Нормализационные потоки (NFs), Гущин Михаил | 04.10.23 | Лекция | |
14 [Запись] | [Ноутбук] Диффузионные модели (Diffusion), Гущин Михаил | 11.10.23 | Лекция | |
15 [Запись] | [Ноутбук] Style Transfer, Deep Fakes & Supurresolution Tasks, Гущин Михаил | 18.10.23 | Лекция |
Формула оценивания
Оценка за 4-й модуль = 0.15*Отесты + 0.25*Описьменный коллоквиум + 0.6*ОДЗ
Оценка за 5-й модуль = 0.15*Отесты + 0.25*Оэкзамен + 0.6*ОДЗ
Домашние задания
Инвайт в Anytask: DiXQURj
- Полносвязные нейронные сети
Часть 1 "Автоматическое дифференцирование" (5 бонусных баллов)| [Материалы]
Часть 2 "Полносвязные нейронные сети" (основная, 10 баллов) | [Ноутбук]
Дедлайн: 06.05.23 (Сб) 23:59 GMT+3 - Свёрточные нейронные сети | [Ноутбук] | Дедлайн: 27.05.23 23:59 GMT+3
- (extra) Языковые модели (RNN, LSTM) | Дедлайн: 20.06.23 23:59 GMT+3 | это задание не оценивается, но по нему ассистенты дадут развернутый комментарий
Инвайт в Anytask второй части курса: osqfLbw
3.1) Языковое моделирование | [Ноутбук] ИЛИ
3.2) Предсказание оценки отеля по тексту отзыва | [Ноутбук]
Дедлайн: 01.10.23 (Вс), 23:59 (МСК)
4. Генеративные модели | [Ноутбук] | ЖЁСТКИЙ Дедлайн: 23.10.23 (Пн), 23:59 (МСК)
Тесты и неоцениваемые теоретические ДЗ
Возможны изменения в числе тестов в большую сторону
- "Полносвязные нейронные сети. Введение в pytorch", выдан 27.04.23, дедлайн -
30.04.23 (Вс)02.05.23 (Вт) 20:59 GMT+3 - "Сверточные нейронные сети", выдан 26.06.23, дедлайн - 29.05.23(Пн) 23:59 GMT+3, досдать можно со штрафом в 2 балла до 20.06
- Векторные представления текстов. RNN, LSTM, выдан 09.06.23, дедлайн - 13.06.23 (Вт) 23:59 GMT+3, досдать можно со штрафом в 2 балла до 20.06
- Трансформеры и BERT, дедлайн: 30.09.23 (Сб), 23:59 (МСК)
- GANs + VAEs, дедлайн: 10.10.23 (Вт), 23:59 (МСК)
- Normalizing Flows + Diffusion
Возможно будет ещё 1-2 квиза на прочие топики.
- Теоретическое ДЗ-1 "Полносвязные НС" (не оценивается)
За решение теоретических ДЗ возможно будут предусмотрены бонусы
Коллоквиум
Коллоквиум состоится не ранее 14.06 и вероятно будет представлять собой 4-5 задач с письменным ответом на понимание теории Глубинного обучения.
О дополнениях и уточнениях сообщим позже.
Экзамен
Экзамен будет устный, пройдет в сессию 5-го модуля. Будет состоять из вопросов по трансформерам и генеративным моделям, а также материалам первой части курса.
С прочими уточнениями вернемся позднее
Литература
- Гудфеллоу Я. − Глубокое обучение
- Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning
- Стивенс Э. - PyTorch. Освещая глубокое обучение