МОВС Подготовка к собеседованиям (2022) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
м (add YouTube-playlist link) |
м (literature list formatting upd) |
||
| Строка 43: | Строка 43: | ||
== Литература == | == 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 | + | * S. Axler. Linear Algebra Done Right;<br /> В. Зорич. Математический анализ;<br /> G. Casella, R. Berger. Statistical Inference;<br /> 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 | + | * «The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction» Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman.;<br /> «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" | + | * Франсуа Шолле, "Глубокое обучение на Python";<br /> Mohit Sewak, "Practical Convolutional Neural Networks: Implement advanced deep learning models using Python";<br /> Sudharsan Ravichandiran, "Hands-On Deep Learning Algorithms with Python";<br /> Stephan Raaijmakers, "Deep Learning for Natural Language Processing" |
| − | * Andriy Burkov, "Machine Learning Engineering" (aka [http://www.mlebook.com/wiki/doku.php MLEbook]); O'Reilly Media, "Introducing MLOps" | + | * Andriy Burkov, "Machine Learning Engineering" (aka [http://www.mlebook.com/wiki/doku.php MLEbook]);<br /> O'Reilly Media, "Introducing MLOps" |
Версия 12:54, 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"
