НИС Машинное Обучение — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (add playlist link)
(Расширил информацию о курсе новыми ссылками)
Строка 4: Строка 4:
 
Семинар поможет включиться в исследовательский процесс, расширить научный кругозор, а также развить навыки ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов.
 
Семинар поможет включиться в исследовательский процесс, расширить научный кругозор, а также развить навыки ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов.
  
Ссылка на YouTube-плейлист курса: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzCCwot-FyObpHSLp0l7ItyB
+
Ссылка на YouTube-плейлист курса: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzCCwot-FyObpHSLp0l7ItyB YouTube]
 +
 
 +
Ссылка на занятия: [https://us06web.zoom.us/j/88373077028?pwd=b3lqdlBwWjlKN3dxN2xQbmNTbDNPdz09 Zoom]
  
 
==Контакты==
 
==Контакты==
Строка 16: Строка 18:
 
| style="background:#eaecf0;" | Рак Арина  ||  [https://t.me/arinaruck Telegram]
 
| style="background:#eaecf0;" | Рак Арина  ||  [https://t.me/arinaruck Telegram]
 
|}
 
|}
 +
 +
Канал с важной информацией: [https://t.me/+TEsnRfjTEJAwN2Qy Telegram]
 +
 +
Чат: [https://t.me/+veA2cXVxvbthZDNi Telegram]
  
 
==Материалы курса==
 
==Материалы курса==
Строка 23: Строка 29:
 
  ! Неделя !! Тема !! Дополнительные материалы  
 
  ! Неделя !! Тема !! Дополнительные материалы  
 
|-
 
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Представление проектов  ||
+
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Представление проектов  || [https://docs.google.com/document/d/1h0XBWBjY5WYQTjy3smssH1jg0iqTafgau4JIdTaGjoc Выбор темы]; [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_pWnA0ENxNpk5DY3_ePDEh1A20JTG7LqHBhIcj_-Ztg/edit#gid=1333613124 Запись на проект]
 
|-
 
|-
 
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Кросс-рецензирование ||  
 
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Кросс-рецензирование ||  

Версия 18:29, 6 мая 2022

О курсе

На курсе НИС "Машинное обучение" мы поговорим о том, как презентовать результаты работы, как читать статьи (критически) и как писать на них отзывы. Семинар поможет включиться в исследовательский процесс, расширить научный кругозор, а также развить навыки ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов.

Ссылка на YouTube-плейлист курса: YouTube

Ссылка на занятия: Zoom

Контакты

Преподаватель Контакты
Гусев Андрей Telegram
Рак Арина Telegram

Канал с важной информацией: Telegram

Чат: Telegram

Материалы курса

Неделя Тема Дополнительные материалы
1 Представление проектов Выбор темы; Запись на проект
2 Кросс-рецензирование
3 Как презентовать статьи?
4 Презентация статей (по желанию)

Список статей по ML: TBA

Оценки

Oитог = 0.3 * Оэтап 1 + 0.05 * Окросс-рец 1 + 0.3 * Оэтап 2 + 0.05 * Окросс-рец 1 + 0.3 * Озащита

Оэтап i = 0.66 * Опреподы + 0.3 * Окросс-рецензирование