НИС Машинное обучение и приложения 3 курс 2021/2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Доклады, отзывы на доклады и проверочные работы)
(Доклады, отзывы на доклады и проверочные работы)
Строка 39: Строка 39:
 
Основной деятельностью в рамках НИСа является подготовка и выступление студентов с докладами. Первые полгода у 3 курса проходят вводные групповые доклады на общие темы из области машинного обучения. Вторые полгода посвящены индивидуальным докладам по научным статьям.
 
Основной деятельностью в рамках НИСа является подготовка и выступление студентов с докладами. Первые полгода у 3 курса проходят вводные групповые доклады на общие темы из области машинного обучения. Вторые полгода посвящены индивидуальным докладам по научным статьям.
  
Первые доклады выполняются в групповом формате - каждый доклад совместно готовят двое или трое студентов (в зависимости от темы). На одном занятии проводится один доклад, то есть при подготовке стоит рассчитывать материал примерно на 45 минут на двоих или 1 час - 1 час 10 минут на троих. Каждый студент должен поучаствовать в одном вводном докладе. Список тем вводных докладов составляется преподавателями, после чего студенты сами выбирают понравившиеся им темы в определенный срок. Вводные доклады будут связаны с темами курса Introduction to Deep Learning, поэтому нужно будет прослушивать определенные части этого курса до дат по определенным выступлениям (обо всем будет заранее сообщаться).
+
Первые доклады выполняются в групповом формате - каждый доклад совместно готовят двое или трое студентов (в зависимости от темы). На одном занятии проводится один доклад, то есть при подготовке стоит рассчитывать материал примерно на 40 - 45 минут на двоих или 1 час - 1 час 10 минут на троих. Каждый студент должен поучаствовать в одном вводном докладе. Список тем вводных докладов составляется преподавателями, после чего студенты сами выбирают понравившиеся им темы в определенный срок. Вводные доклады будут связаны с темами курса Introduction to Deep Learning, поэтому нужно будет прослушивать определенные части этого курса до дат по определенным выступлениям (обо всем будет заранее сообщаться).
  
 
Вторые доклады выполняются индивидуально. На одном занятии проводится два доклада, то есть при подготовке стоит рассчитывать материал примерно на 30 минут. Если количество докладов не будет укладываться в рамки курса по времени, то студенты с лучшими выступлениями с вводными докладами могут быть освобождены от второго доклада. Стуенты могут сами предложить статьи для разбора, однако итоговый список статей для выступлений составляется преподавателями, после чего студенты выбирают понравившиеся им темы в определенный срок.  
 
Вторые доклады выполняются индивидуально. На одном занятии проводится два доклада, то есть при подготовке стоит рассчитывать материал примерно на 30 минут. Если количество докладов не будет укладываться в рамки курса по времени, то студенты с лучшими выступлениями с вводными докладами могут быть освобождены от второго доклада. Стуенты могут сами предложить статьи для разбора, однако итоговый список статей для выступлений составляется преподавателями, после чего студенты выбирают понравившиеся им темы в определенный срок.  

Версия 13:30, 14 сентября 2021

Черновик в процессе заполнения

Расписание

Группа Новости Руководители НИСа Контакты Расписание
191 телеграм Кирилл Струминский k.struminsky@gmail.com вторник 13:00
192 телеграм Екатерина Лобачева lobacheva.tjulja@gmail.com вторник 14:40
193 телеграм Сергей Трошин serj.troshin2013@yandex.ru вторник 13:00

[TBD Таблица с оценками и расписанием]
[TBD Таблица с планированием тем выступлений]

Рецензии на доклады писать здесь: форма
Оставить отзыв на курс: форма

Все объявления по курсу будут в чатах в телеграме, поэтому нужно обязательно добавиться в чат своей группы. В чатах просьба не флудить =) Вопросы и комментарии по курсу можно отправлять в чат или своему преподавателю на почту. В название письма обязательно добавлять тег [НИС ФКН], а также указывать свою фамилию и имя.

Краткое описание

Данный семинар направлен на расширение кругозора студентов в области современного машинного обучения, а также на знакомство с основными принципами научно-исследовательской деятельности. На нём в течение года под руководством преподавателей студентам предлагается делать доклады на различные темы, связанные с машинным обучением, в том числе по современным научным статьям. Семинар призван способствовать своевременному включению студентов в исследовательский процесс, развитию навыков ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов.

В ходе занятий подразумеваются следующие виды деятельности студентов:

  • Выступление студентов с докладами на различные темы, связанные с машинным обучением
  • Посещение занятий, прослушивание и обсуждение докладов, написание рецензий на доклады одногруппников.
  • Написание проверочных работ по материалам докладов.
  • Выступления студентов с докладами по курсовым работам.
  • Кросс-рецензирование курсовых работ своих одногруппников.

Доклады, отзывы на доклады и проверочные работы

Доклады
Основной деятельностью в рамках НИСа является подготовка и выступление студентов с докладами. Первые полгода у 3 курса проходят вводные групповые доклады на общие темы из области машинного обучения. Вторые полгода посвящены индивидуальным докладам по научным статьям.

Первые доклады выполняются в групповом формате - каждый доклад совместно готовят двое или трое студентов (в зависимости от темы). На одном занятии проводится один доклад, то есть при подготовке стоит рассчитывать материал примерно на 40 - 45 минут на двоих или 1 час - 1 час 10 минут на троих. Каждый студент должен поучаствовать в одном вводном докладе. Список тем вводных докладов составляется преподавателями, после чего студенты сами выбирают понравившиеся им темы в определенный срок. Вводные доклады будут связаны с темами курса Introduction to Deep Learning, поэтому нужно будет прослушивать определенные части этого курса до дат по определенным выступлениям (обо всем будет заранее сообщаться).

Вторые доклады выполняются индивидуально. На одном занятии проводится два доклада, то есть при подготовке стоит рассчитывать материал примерно на 30 минут. Если количество докладов не будет укладываться в рамки курса по времени, то студенты с лучшими выступлениями с вводными докладами могут быть освобождены от второго доклада. Стуенты могут сами предложить статьи для разбора, однако итоговый список статей для выступлений составляется преподавателями, после чего студенты выбирают понравившиеся им темы в определенный срок.

Минимум за неделю до даты выступления докладчик или группа докладчиков должны прислать преподавателю на согласование:

  1. Краткий план доклада. Он должен быть достаточно подробным, чтобы из него были понятны основные идеи, связи между ними и уровень подробности рассказа про каждую идею. В случае группового доклада, должно быть четко понятно кто из выступающих какую часть будет рассказывать (старайтесь не дробить доклад слишком сильно, лучше чтобы каждый участник рассказывал один связный кусок материала).
  2. Список вопросов по материалу доклада. 5-6 вопросов (для вводных докладов) или 3-4 вопроса (для докладов по статьям) для проверочной по вашему выступлению. Вопросы должны соответствовать целям доклада и покрывать важные идеи, которые слушатель из вашего доклада должен вынести. Вопросы должны быть достаточно конкретными (не надо ударяться в философию), в адекватной степени математичными (спросить про формулу функции потерь модели - отличная идея, но спросить выписать все градиенты для обучения модели - плохая) и больше проверять понимание материала, а не запоминание.

Сразу после выступления необходимо прислать свою презентацию.

При невыполнении перечисленных условий в поставленные сроки преподаватель имеет право снизить оценку за соответствующий доклад. Штраф за задержку с планом доклада -- до 2 баллов, за задержку с материалами -- до 1 балла. Неявка на свой доклад без уважительной причины приводит к нежелательным последствиям. При наличии уважительной причины, пожалуйста, предупреждайте о ней преподавателя заранее. Оценка за доклад складывается на 75% из оценки преподавателя и на 25% из оценки студентов (по отзывам на доклад).

Отзывы на доклады
Каждый доклад оценивается не только преподавателем, но и студентами. Трое одногруппников докладчика, присутствовавшие на занятии, пишут короткий отзыв на выступление и оценивают его по 10-бальной шкале в форме, ссылка на которую находится в верхней части страницы. Рецензенты назначаются преподавателем на занятии.

Отзыв должен обосновывать выставленную оценку, содержать описание положительных и отрицательных сторон, а также предложения по улучшению доклада. Главная цель рецензии - помочь докладчику улучшить свои навыки. Рецензию можно написать до 23:59 следующего после выступления дня (в нашем случае до 23:59 среды). Некачественные отзывы или "отписки", к примеру "Мне все понравилось, оценка 10", не будут засчитываться как в количество написанных студентом рецензий, так и в оценку выступающего.

Проверочные работы
Доклады в течение года будут разбиты по темам на блоки. В конце каждого блока (примерно раз в 3-4 недели) будет проводиться проверочная работа примерно на 30 минут. Список вопросов будет составляться из вопросов по докладам, которые подготовили выступающие, с последующей корректировкой преподавателем. Полный список вопросов будет известен студентам заранее, на проверочной им нужно будет ответить на несколько случайных вопросов из этого списка. При написании проверочной нельзя пользоваться никакими материалами.

Курсовые работы и их рецензирование

В середине и в конце года проводится кросс-рецензирование курсовых работ студентов. Рецензия на курсовую должна быть значительно подробнее рецензий на доклады. Правила их оформления будут выложены позднее. Также в середине и конце года будет проведена устная предзащита курсовых работ. Участие в предзащите в середине года, а также сдача текста в сроки первого кросс-рецензирования является обязательным условием прохождения первой контрольной точки выполнения КР (требования специализации МОП).

Примерные даты кросс-рецензирования и предзащит:

  • Середина-конец января - предзащита планов КР
  • Конец января - начало февраля - первое кросс-рецензирование
  • Середина мая (все будет ДО окончательного текста сдачи курсовой) - второе кросс-рецензирование
  • Середина-конец мая - предзащиты итоговых КР

Система выставления оценок

Итоговая формула выставления оценки выглядит следующим образом:

О_результ = 0.4 * О_проверочные + 0.3 * О_доклады + 0.1 * О_рецензии + 0.1 * О_предзащиты + 0.1 * О_кросс

  • О_проверочные - суммарная оценка за проверочные работы на семинарах,
  • О_доклады - суммарная оценка по двум научным выступлениям,
  • О_рецензии - суммарная оценка за написание рецензий на доклады,
  • О_предзащиты - оценка за выступления на предзащитах,
  • О_кросс - оценка за написание рецензий для кросс-рецензирования курсовых.

Все промежуточные оценки не округляются. Итоговая оценка округляется математически.

Экзамена по курсу не будет!