Прикладные задачи анализа данных — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м
м
Строка 84: Строка 84:
 
'''Лекция 1''' (19.01.2023). Генеративно-состязательные сети. [[https://www.youtube.com/watch?v=XvnC9B_hNt0 Запись лекции]]
 
'''Лекция 1''' (19.01.2023). Генеративно-состязательные сети. [[https://www.youtube.com/watch?v=XvnC9B_hNt0 Запись лекции]]
  
'''Лекция 2''' (26.01.2023). Нормализационные потоки [https://www.youtube.com/watch?v=aj1U36E_RZE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=2&ab_channel=%D0%A4%D0%9A%D0%9D%D0%92%D0%A8%D0%AD%E2%80%94%D0%B4%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%B7%D0%B0%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%8F Запись лекции]
+
'''Лекция 2''' (26.01.2023). Нормализационные потоки [[https://www.youtube.com/watch?v=aj1U36E_RZE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=2&ab_channel=%D0%A4%D0%9A%D0%9D%D0%92%D0%A8%D0%AD%E2%80%94%D0%B4%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%B7%D0%B0%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%8F Запись лекции]]
  
'''Лекция 3''' (02.02.2023). Диффузионные генеративные модели [https://www.youtube.com/watch?v=z7QH-WWHmfE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=3&ab_channel=%D0%A4%D0%9A%D0%9D%D0%92%D0%A8%D0%AD%E2%80%94%D0%B4%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%B7%D0%B0%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%8F Запись лекции]
+
'''Лекция 3''' (02.02.2023). Диффузионные генеративные модели [[https://www.youtube.com/watch?v=z7QH-WWHmfE&list=PLEwK9wdS5g0rLIiFuHwUuDuWKupHQrVJf&index=3&ab_channel=%D0%A4%D0%9A%D0%9D%D0%92%D0%A8%D0%AD%E2%80%94%D0%B4%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%B7%D0%B0%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%8F Запись лекции]]
  
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==

Версия 20:51, 5 февраля 2023

О курсе

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

Проводится с 2016 года.


Лекции проходят по четвергам в 13:00 по ссылке.

Полезные ссылки

Карточка курса и программа

Плейлист с записями лекций

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_iad_22

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

Ссылка на курс в Anytask:

Таблица с оценками:

Семинары

Группа Преподаватель Учебный ассистент Zoom-конференция Ссылка на чат Записи семинаров Инвайт в anytask
ИАД-1 Семенкин Антон Попова Диана, Романенко Александр Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-2 Масликов Егор Казюлина Марина, Лапшина Ксения Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-3 Семенкин Антон Панков Алексей, Плахин Александр Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-4 Кантонистова Елена Смоленчук Иван Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-5 Гущин Михаил Щетинина Алиса Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-6 Бредихин Александр Сорокина Татьяна Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-7 Баранов Михаил Блуменау Марк Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-9 Никифоров Михаил Плющ Евгений Zoom Чат Ссылка на диск
ИАД-10 Егоров Андрей Татаринов Никита Zoom Чат Ссылка на диск

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.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

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 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 (19.01.2023). Генеративно-состязательные сети. [Запись лекции]

Лекция 2 (26.01.2023). Нормализационные потоки [Запись лекции]

Лекция 3 (02.02.2023). Диффузионные генеративные модели [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1 (26.01.2023). Генеративно-состязательные сети. Тетрадка

Семинар 2 (02.02.2023). Нормализационные потоки Тетрадки

Практические задания

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

Контрольная работа

Экзамен

Страницы прошлых лет

2021/22 учебный год

2020/21 учебный год

2019/20 учебный год

2018/19 учебный год

2017/18 учебный год

2016/17 учебный год