Прикладные задачи анализа данных — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Лекции)
Строка 71: Строка 71:
 
== Лекции ==
 
== Лекции ==
  
Лекция 1 (28.01.2021). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=GRJ84i2z_7A Запись лекции]]
+
'''Лекция 1''' (28.01.2021). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=GRJ84i2z_7A Запись лекции]]
  
Лекция 2 (04.02.2021). Вариационные автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=cBL7jS4GQRk Запись лекции]]
+
'''Лекция 2''' (04.02.2021). Вариационные автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=cBL7jS4GQRk Запись лекции]]
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==

Версия 13:48, 4 февраля 2021

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по ссылке.

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Репозиторий с материалами на GitHub

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2

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

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/787

Таблица с оценками:

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Zoom-конференция Ссылка на чат Материалы семинаров Инвайт в anytask
ИАД-1 Ковалёв Алексей Вертеева Алена https://t.me/joinchat/GMRWqmCHJoeIHSTp
ИАД-2 Гущин Михаил Пащенко Анатолий https://zoom.us/j/91897611953?pwd=U1ExSTlhZGlzcWJZSUh6NnpXN0lQdz09 https://t.me/joinchat/F9wK5Ia-9MccXHXp 1nkqLLM
ИАД-3 Чесаков Даниил Ревина Полина https://zoom.us/j/94956280541?pwd=KzJrZzlUUDJ0Rnc0dTZIbjZlNjdzZz09 https://t.me/joinchat/ES5w2w4fersnpdf0UWoMNw https://github.com/Danyache/minor2021-iad3-spring xAWTEmD
ИАД-4 Кузнецов Максим Саночкин Юрий https://zoom.us/j/95689153191?pwd=REp2R1hKcmFXRk9CTUxxRTFjRjFZUT09 https://t.me/joinchat/HdCek9Q8tps_Ahnd https://yadi.sk/d/51onIvR2Kgfh3w?w=1 hveLQjj
ИАД-5 Гущин Михаил Шикунов Николай https://zoom.us/j/92054171282?pwd=NXB3aHlMQlJ1dmpwN1EzQlNOenRzdz09 https://t.me/joinchat/IsEjn93CrYbSbUyM Ksh1OIm
ИАД-6 Кантонистова Елена Цю-жен-цин Дмитрий https://zoom.us/j/97661977158?pwd=c2o1MFY5UlprR1VJcUduY29CNGkvZz09 https://t.me/joinchat/H3aY7JBpdGQuk-qd

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

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

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

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.

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

Лекция 1 (28.01.2021). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [Слайды] [Запись лекции]

Лекция 2 (04.02.2021). Вариационные автокодировщики. [Слайды] [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1 (04.02.2021). Трансформация изображений. [Тетрадка]

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

Контрольная работа

Экзамен

Страницы прошлых лет

2019/20 учебный год

2018/19 учебный год

2017/18 учебный год

2016/17 учебный год