Прикладные задачи анализа данных/2022 — различия между версиями
Mhushchyn (обсуждение | вклад) |
|||
(не показано 27 промежуточных версии 6 участников) | |||
Строка 9: | Строка 9: | ||
=== Полезные ссылки === | === Полезные ссылки === | ||
− | [https://www.hse.ru/ | + | [https://www.hse.ru/edu/courses/416017381 Карточка курса и программа] |
[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub] | [https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub] | ||
Строка 29: | Строка 29: | ||
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask | ! 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-1 || Ковалёв Алексей || Вертеева Алена || [https://zoom.us/j/98767276421?pwd=M2NPRndVSXlxWDY0bEhGdjROWkNkZz09 Zoom] || [https://t.me/joinchat/GMRWqmCHJoeIHSTp Чат] || || AclUusP |
|- | |- | ||
− | | ИАД-2 || Гущин Михаил || Пащенко Анатолий || https://zoom.us/j/91897611953?pwd=U1ExSTlhZGlzcWJZSUh6NnpXN0lQdz09 || https://t.me/joinchat/F9wK5Ia-9MccXHXp || || 1nkqLLM | + | | ИАД-2 || Гущин Михаил || Пащенко Анатолий || [https://zoom.us/j/91897611953?pwd=U1ExSTlhZGlzcWJZSUh6NnpXN0lQdz09 Zoom] || [https://t.me/joinchat/F9wK5Ia-9MccXHXp Чат] || || 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-3 || Чесаков Даниил || Ревина Полина || [https://zoom.us/j/94956280541?pwd=KzJrZzlUUDJ0Rnc0dTZIbjZlNjdzZz09 Zoom] || [https://t.me/joinchat/ES5w2w4fersnpdf0UWoMNw Чат]|| https://github.com/Danyache/minor2021-iad3-spring || xAWTEmD |
|- | |- | ||
− | | ИАД-4 || Кузнецов Максим || Саночкин Юрий || https://zoom.us/j/95689153191?pwd=REp2R1hKcmFXRk9CTUxxRTFjRjFZUT09 | + | | ИАД-4 || Кузнецов Максим || Саночкин Юрий || [https://zoom.us/j/95689153191?pwd=REp2R1hKcmFXRk9CTUxxRTFjRjFZUT09 Zoom] || [https://t.me/joinchat/HdCek9Q8tps_Ahnd Чат] || https://yadi.sk/d/51onIvR2Kgfh3w?w=1 || gsf6Xv2 |
|- | |- | ||
− | | ИАД-5 || Гущин Михаил || Шикунов Николай || https://zoom.us/j/92054171282?pwd=NXB3aHlMQlJ1dmpwN1EzQlNOenRzdz09 || https://t.me/joinchat/IsEjn93CrYbSbUyM || || Ksh1OIm | + | | ИАД-5 || Гущин Михаил || Шикунов Николай || [https://zoom.us/j/92054171282?pwd=NXB3aHlMQlJ1dmpwN1EzQlNOenRzdz09 Zoom] || [https://t.me/joinchat/IsEjn93CrYbSbUyM Чат] || || Ksh1OIm |
|- | |- | ||
− | | ИАД-6 || Кантонистова Елена || Цю-жен-цин Дмитрий || https://zoom.us/j/97661977158?pwd=c2o1MFY5UlprR1VJcUduY29CNGkvZz09 || https://t.me/joinchat/H3aY7JBpdGQuk-qd || || | + | | ИАД-6 || Кантонистова Елена || Цю-жен-цин Дмитрий || [https://zoom.us/j/97661977158?pwd=c2o1MFY5UlprR1VJcUduY29CNGkvZz09 Zoom] || [https://t.me/joinchat/H3aY7JBpdGQuk-qd Чат] || || PHWSB7H |
|} | |} | ||
Строка 70: | Строка 70: | ||
== 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 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 3''' (11.02.2021). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/lUNCZlM5SYY Запись лекции]] | ||
+ | |||
+ | '''Лекция 4''' (18.02.2021). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://www.youtube.com/watch?v=gpv7kf1bf-U Запись лекции]] | ||
+ | |||
+ | '''Лекция 5''' (25.02.2021). Диалоговые и вопросно-ответные системы. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture05.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/TmVIGWzaq5A Запись лекции]] | ||
+ | |||
+ | '''Лекция 6''' (04.03.2021). DL для звука 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture06.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/m4Ve26DNNyM Запись лекции]] | ||
+ | |||
+ | '''Лекция 7''' (11.03.2021). DL для звука 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/lectures/lecture07.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Rc9qUb7kdkQ Запись лекции]] | ||
== Семинары == | == Семинары == | ||
Строка 75: | Строка 89: | ||
'''Семинар 1''' (04.02.2021). Трансформация изображений. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/seminars Тетрадка]] | '''Семинар 1''' (04.02.2021). Трансформация изображений. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/seminars Тетрадка]] | ||
+ | '''Семинар 2''' (11.02.2021). Вариационные автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/seminars/sem02_ae_vae Тетрадка]] | ||
+ | |||
+ | '''Семинар 3''' (18.02.2021). Генеративно-состязательные сети. [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/seminars/sem03_gan.ipynb Тетрадка]] | ||
+ | |||
+ | '''Семинар 4''' (25.02.2021). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/seminars/sem04_nf.ipynb Тетрадка]] | ||
+ | |||
+ | '''Семинар 5''' (04.03.2021). NER и лингвомодели. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/seminars/sem05_NER.ipynb Тетрадка]] | ||
+ | |||
+ | '''Семинар 6''' (11.03.2021). Распознавание речи. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/seminars/sem06_audio.ipynb Тетрадка]] | ||
+ | |||
+ | '''Семинар 7''' (18.03.2021). Генерация звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2021/seminars/sem07_audio_gen.ipynb Тетрадка]] | ||
== Практические задания == | == 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). | 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). | ||
+ | |||
+ | ===Задание 1. Генеративные модели=== | ||
+ | Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov). | ||
+ | |||
+ | '''Мягкий дедлайн''': 11 марта 2021 года 23:59 | ||
+ | |||
+ | '''Дедлайн''': 14 марта 2021 года 23:59 | ||
+ | |||
+ | '''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/hw/hw1 | ||
+ | |||
+ | ===Задание 2. Deep learning для обработки звука=== | ||
+ | В этом задании Вы поработаете и разберетесь в деталях с форматами представления аудиоданных в задачах глубинного обучения, а так же напишете несколько моделей для классификации аудиозаписей. | ||
+ | |||
+ | В процессе выполнения Вы познакомитесь: | ||
+ | * С алгоритмом построения Мел-спектрограммы. | ||
+ | * Рекуррентными и сверточными классификаторами аудиоданных. | ||
+ | * Алгоритмом аугментации аудиоданных SpecAugment. | ||
+ | |||
+ | '''Мягкий дедлайн''': 11 апреля 2021 года 23:59 | ||
+ | |||
+ | '''Дедлайн''': 14 апреля 2021 года 23:59 | ||
+ | |||
+ | '''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/hw/hw2 | ||
== Контрольная работа == | == Контрольная работа == |
Версия 11:43, 8 апреля 2021
Содержание
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
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 | Zoom | Чат | AclUusP | |
ИАД-2 | Гущин Михаил | Пащенко Анатолий | Zoom | Чат | 1nkqLLM | |
ИАД-3 | Чесаков Даниил | Ревина Полина | Zoom | Чат | https://github.com/Danyache/minor2021-iad3-spring | xAWTEmD |
ИАД-4 | Кузнецов Максим | Саночкин Юрий | Zoom | Чат | https://yadi.sk/d/51onIvR2Kgfh3w?w=1 | gsf6Xv2 |
ИАД-5 | Гущин Михаил | Шикунов Николай | Zoom | Чат | Ksh1OIm | |
ИАД-6 | Кантонистова Елена | Цю-жен-цин Дмитрий | Zoom | Чат | PHWSB7H |
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]
Лекция 3 (11.02.2021). Генеративно-состязательные сети. [Слайды] [Запись лекции]
Лекция 4 (18.02.2021). Нормализационные потоки. [Слайды] [Запись лекции]
Лекция 5 (25.02.2021). Диалоговые и вопросно-ответные системы. [Слайды] [Запись лекции]
Лекция 6 (04.03.2021). DL для звука 1. [Слайды] [Запись лекции]
Лекция 7 (11.03.2021). DL для звука 2. [Слайды] [Запись лекции]
Семинары
Семинар 1 (04.02.2021). Трансформация изображений. [Тетрадка]
Семинар 2 (11.02.2021). Вариационные автокодировщики. [Тетрадка]
Семинар 3 (18.02.2021). Генеративно-состязательные сети. [Тетрадка]
Семинар 4 (25.02.2021). Нормализационные потоки. [Тетрадка]
Семинар 5 (04.03.2021). NER и лингвомодели. [Тетрадка]
Семинар 6 (11.03.2021). Распознавание речи. [Тетрадка]
Семинар 7 (18.03.2021). Генерация звука. [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).
Задание 1. Генеративные модели
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).
Мягкий дедлайн: 11 марта 2021 года 23:59
Дедлайн: 14 марта 2021 года 23:59
Ссылка: https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/hw/hw1
Задание 2. Deep learning для обработки звука
В этом задании Вы поработаете и разберетесь в деталях с форматами представления аудиоданных в задачах глубинного обучения, а так же напишете несколько моделей для классификации аудиозаписей.
В процессе выполнения Вы познакомитесь:
- С алгоритмом построения Мел-спектрограммы.
- Рекуррентными и сверточными классификаторами аудиоданных.
- Алгоритмом аугментации аудиоданных SpecAugment.
Мягкий дедлайн: 11 апреля 2021 года 23:59
Дедлайн: 14 апреля 2021 года 23:59
Ссылка: https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2021/hw/hw2