МОВС Подготовка к собеседованиям (2022) — различия между версиями
(init fill) |
м (add YouTube-playlist link) |
||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
==Материалы курса== | ==Материалы курса== | ||
| − | Ссылка на плейлист курса на YouTube: [[ YouTube-playlist]] | + | Ссылка на плейлист курса на YouTube: [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDOzFFPpfrNuuGyQfGqYGpc YouTube-playlist]] |
Ссылка на GitHub с материалами курса: [[ GitHub repository]] | Ссылка на GitHub с материалами курса: [[ GitHub repository]] | ||
Версия 11:02, 3 ноября 2022
Содержание
О курсе
Занятия проводятся в Zoom по вторникам в 18:00
Контакты
Канал курса в TG: [channel link]
Чат курса в TG: [chat link]
Преподаватели: Ульянкин Филипп, Максимовская Анастасия, Садртдинов Ильдус, Горшков Сергей
Материалы курса
Ссылка на плейлист курса на YouTube: [YouTube-playlist]
Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository
| Занятие | Тема | Дата | Преподаватель | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Запись Блок "Математика для АД" | 15.11.22 | Филипп Ульянкин | ||
| 2 | Запись Блок "Машинное обучение" | 22.11.22 | Анастасия Максимовская | ||
| 3 | Запись Блок "Глубинное обучение" | 29.11.22 | Ильдус Садртдинов | ||
| 4 | Запись Блок "MLops" | 06.12.22 | Сергей Горшков | ||
| 5 | Запись Блок "Экзамен в виде собеседований" | 06.12.22 | Various |
Формула оценивания
Оценка = 0.2*ОТест к блоку "МАД" + 0.2*ОТест к блоку "ML" + 0.2*ОТест к блоку "DL" + 0.2*ОТест к блоку "MLops" + 0.2*ОЭкзамен в формате собеса
На каждом из четырех занятий (ближе к их окончанию) будет проходить обучающее пробное собеседование с 1-3 студентами. Участие в таком собеседовании предполагает получение двух 9-к: за экзамен и за тот блок, в котором студент "собеседовался". По желанию преподавателя в исключительных случаях вместо двух 9-к ставятся две 10-ки.
Домашние задания
- Тесты после каждого блока;
- Самостоятельное ботанье материалов к экзамену (aka собеседованию)
Литература
- S. Axler. Linear Algebra Done Right; В. Зорич. Математический анализ; G. Casella, R. Berger. Statistical Inference; M. Deisenroth, A. Faisal, C. Ong. Mathematics for Machine Learning
- «The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction» Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman.; «Pattern Recognition and Machine Learning», Christopher M. Bishop
- Франсуа Шолле, "Глубокое обучение на Python"; Mohit Sewak, "Practical Convolutional Neural Networks: Implement advanced deep learning models using Python"; Sudharsan Ravichandiran, "Hands-On Deep Learning Algorithms with Python"; Stephan Raaijmakers, "Deep Learning for Natural Language Processing"
- Andriy Burkov, "Machine Learning Engineering" (aka MLEbook); O'Reilly Media, "Introducing MLOps"
