Основы глубинного обучения — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Семинары)
Строка 82: Строка 82:
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
 +
Все семинары тоже лежат [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/tree/master/2022/seminars на гитхабе].
  
 
+
'''Семинар 1''' (16.09.2021). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2022/seminars/sem01/sem01.ipynb Тетрадка]]
  
 
== Записи консультаций ==
 
== Записи консультаций ==

Версия 18:58, 15 сентября 2022

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 1-2 модулях.

Проводится с 2015 года.

Лектор — Соколов Евгений Андреевич

Занятия проходят онлайн по четвергам на третьей паре (13:00 - 14:20).

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами: https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning

Домашние задание сдаются в Anytask: https://anytask.org/course/??

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_iad_22

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+pbt8rRfldsUzZGUy

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1VHuG476mULH9QgsXlVsL5CDf6J7BrwlKOVfOMQDXH7g/edit?usp=sharing

Вопросы по курсу можно задавать в телеграм лектору (@esokolov), семинаристу, в чатах групп или в issues на гитхабе.

Семинары

Группа Преподаватель Учебные ассистенты Zoom-конференция Ссылка на чат Инвайт в anytask
ИАД-1 Нарек Алвандян Максим Абрахам [Zoom] [Чат]
ИАД-2 Егор Масликов Ксения Лапшина, Марина Казюлина Zoom Чат
ИАД-3 Антон Семенкин Александр Плахин, Михаил Никифоров Zoom Чат
ИАД-5 Михаил Гущин Люткин Дмитрий, Матяш Дарья Zoom Чат
ИАД-6 Макс Карпов Александр Плахин, Никита Киселев Zoom Чат
ИАД-7 Гельван Кирилл Смоленчук Иван, Костромина Алина [Zoom] Чат
ИАД-10 Алексей Ковалёв Максим Гудзикевич [Zoom] Чат

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • Практические домашние работы на Python
  • Проверочные работы на лекциях
  • Контрольная где-то в середине курса
  • Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

ПР — средняя оценка за проверочные работы

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Все лекции лежат на гитхабе.

Лекция 1 (08.09.2021). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [Слайды] [Запись лекции]

Семинары

Все семинары тоже лежат на гитхабе.

Семинар 1 (16.09.2021). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [Тетрадка]

Записи консультаций

Практические задания

Домашние задания выкладываются в репозиторий курса. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается два балла. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.

Контрольная работа

Экзамен

Страницы предыдущих лет

21/22 учебный год

20/21 учебный год