МОВС Подготовка к собеседованиям (2022) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
м (1st lecture links) |
м (add videos) |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
==Материалы курса== | ==Материалы курса== | ||
Ссылка на плейлист курса на YouTube: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDOzFFPpfrNuuGyQfGqYGpc YouTube-playlist] | Ссылка на плейлист курса на YouTube: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDOzFFPpfrNuuGyQfGqYGpc YouTube-playlist] | ||
| − | |||
| − | |||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
| Строка 24: | Строка 22: | ||
https://habr.com/ru/company/yandex_praktikum/blog/697092/ | https://habr.com/ru/company/yandex_praktikum/blog/697092/ | ||
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''2''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''2''' [[https://www.youtube.com/watch?v=zRkrS_O-0qE&list=PLmA-1xX7IuzDOzFFPpfrNuuGyQfGqYGp Запись]] || Блок "Машинное обучение" || 22.11.22 || Анастасия Максимовская || || [https://huyenchip.com/ml-interviews-book/ "Книжка про ML'ные интервью"] |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''3''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''3''' [[https://www.youtube.com/watch?v=CvvE09lf7kc&list=PLmA-1xX7IuzDOzFFPpfrNuuGyQfGqYGpc Запись]] || Блок "Глубинное обучение"|| 29.11.22 || Ильдус Садртдинов || || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''4''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''4''' [[https://www.youtube.com/watch?v=bnM5eFSh1Zw&list=PLmA-1xX7IuzDOzFFPpfrNuuGyQfGqYGpc Запись]] || Блок "MLops" || 06.12.22 || Сергей Горшков || || |
|- | |- | ||
| − | | style="background:#eaecf0;" | '''5''' | + | | style="background:#eaecf0;" | '''5''' [[ Запись]] || Блок "Экзамен в виде собеседований" || ''Не состоялось'' || Various || || |
|- | |- | ||
|} | |} | ||
Текущая версия на 19:22, 8 января 2023
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
| Занятие | Тема | Дата | Преподаватель | Материалы для самоподготовки к семинарам | Дополнительные материалы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 [Запись] | Блок "Математика для АД" | 15.11.22 | Филипп Ульянкин | Исследование Я.Практикума про собеседования и математику: | |
| 2 [Запись] | Блок "Машинное обучение" | 22.11.22 | Анастасия Максимовская | "Книжка про ML'ные интервью" | |
| 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" | Не состоялось | 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"
