Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎1 модуль: Градиентные методы и нейросети)
(→‎Экзамен)
 
(не показаны 32 промежуточные версии этого же участника)
Строка 9: Строка 9:
 
Оценка за курс складывается из:
 
Оценка за курс складывается из:
  
−
* Домашние работы (в том числе соревнования).
+
* Домашние работы.
 
* Проверочные работы на семинарах.
 
* Проверочные работы на семинарах.
−
* '''[Будет обновлено]''' Коллоквиум (письменная контрольная) в конце 1 модуля.
+
* Письменная контрольная.
 
* Экзамен.
 
* Экзамен.
  
Строка 18: Строка 18:
 
ИТОГ = 0.7 * НАКОПЛЕННАЯ + 0.3 * ЭКЗАМЕН
 
ИТОГ = 0.7 * НАКОПЛЕННАЯ + 0.3 * ЭКЗАМЕН
  
−
'''[Будет обновлено]''' НАКОПЛЕННАЯ = 0.1 * ПРОВЕРОЧНЫЕ + 0.7 * ДЗ + 0.2 * КОЛЛОКВИУМ
+
НАКОПЛЕННАЯ = 0.1 * ПРОВЕРОЧНЫЕ + 0.7 * ДЗ + 0.2 * КОНТРОЛЬНАЯ
  
−
Также накопленная оценка может быть повышена за получение призовых мест на соревновании.
+
На усмотрение семинариста и лектора могут выставляться автоматы.
−
 
+
−
На усмотрение семинариста и лектора могут выставляться автоматы (при условии отличной накопленной оценки).
+
  
 
[? Таблица с оценками]
 
[? Таблица с оценками]
Строка 46: Строка 44:
 
=== Лекции ===
 
=== Лекции ===
  
−
====1 модуль: Градиентные методы и нейросети====
+
==== 1 модуль ====
  
 
Лекция 1 (20 сентября). Методы оптимизации. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture1.pdf Слайды.]
 
Лекция 1 (20 сентября). Методы оптимизации. [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture1.pdf Слайды.]
Строка 54: Строка 52:
 
Лекция 3 (4 октября). Нейросети: MLP [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture3.pdf Слайды.]
 
Лекция 3 (4 октября). Нейросети: MLP [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture3.pdf Слайды.]
  
−
Лекция 4 (11 октября). Нейросети: CNN
+
Лекция 4 (11 октября). Нейросети: CNN [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture4.pdf Слайды.]
  
−
Лекция 5 (18 октября). Нейросети: трюки
+
Лекция 5 (18 октября). Нейросети: трюки [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture5.pdf Слайды.] '''(обновлены 28 октября)'''
  
−
==== 2 модуль: Статистические методы и прогнозирование временных рядов ====
+
==== 2 модуль ====
  
−
=== Коллоквиум ===
+
Лекция 1 (1 ноября). Нейросети: RNN [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture6.pdf Слайды.] '''(обновлены 4 ноября)'''
  
−
Программа коллоквиума: ?
+
Лекция 2 (8 ноября). Нейросети: другие CNN задачи, transfer learning и автокодировщики [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture7.pdf Слайды.]
  
−
Распределение вопросов: ?
+
Лекция 3 (15 ноября). '''Консультация''' + Нейросети: другие RNN задачи, image-captioning [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture8.pdf Слайды.]
  
−
Коллоквиум (письменный) пройдет ? в лекционной аудитории.
+
Лекция 4 (22 ноября). '''Письменная контрольная'''
  
−
[? Оценки за коллоквиум.]
+
Лекция 5 (29 ноября). Учимся работать с тензорами в TensorFlow [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture9.pdf Слайды.] [https://colab.research.google.com/github/hse-aml/intro-to-dl/blob/master/week2/v2/tensorflow_examples_from_video.ipynb Код]
 +
 
 +
Лекция 6 (6 декабря). '''Отменена'''
 +
 
 +
Лекция 7 (13 декабря). Прогнозирование временных рядов [https://github.com/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/lectures/lecture10.pdf Слайды.]
 +
 
 +
=== Контрольная ===
 +
 
 +
Программа контрольной: https://docs.google.com/document/d/1-hF7gIcR8GePwM6NZQi9tdVMG6hiD30psOfso-MG794/edit?usp=sharing
 +
Контрольная (письменная) пройдет в лекционной аудитории.
 +
 
 +
[? Оценки за контрольную.]
  
 
=== Домашние задания ===
 
=== Домашние задания ===
−
Условия сдачи смотрите на странице группы или уточняйте у своих семинаристов.
 
 
Штраф за каждый день просрочки - 1 (из 10) балл.
 
Штраф за каждый день просрочки - 1 (из 10) балл.
 +
 +
'''ДЗ 1''': https://docs.google.com/document/d/1UgDvwvwtaPqtZPO1VLz67GVz8ho2rsVFbOZRMQzKp6Y/edit?usp=sharing
 +
 +
'''Ноутбук ДЗ1''': https://colab.research.google.com/github/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/hw/minor_hw_1.ipynb
 +
 +
 +
'''ДЗ2''': https://docs.google.com/document/d/1hUjK3ZTmMbcuDcXAkB2c8TFdSoVAtPikE9HtdTyu6ns/edit?usp=sharing
 +
 +
'''Ноутбук ДЗ2''': https://colab.research.google.com/github/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/hw/minor_hw_2.ipynb
  
 
=== Страницы групп ===
 
=== Страницы групп ===
Строка 80: Строка 97:
 
=== Экзамен ===
 
=== Экзамен ===
  
−
Экзамен (письменный) пройдет ?.
+
Экзамен (письменный) пройдет 20 декабря в '''16:00''' в аудитории К10.
  
 
Программа экзамена:
 
Программа экзамена:

Текущая версия на 22:24, 19 декабря 2018

О курсе

Программа

Официальная программа появится после ее утверждения. Пока можно посмотреть черновик.

Оценка за курс

Оценка за курс складывается из:

  • Домашние работы.
  • Проверочные работы на семинарах.
  • Письменная контрольная.
  • Экзамен.

Оценка вычисляется по следующим формулам:

ИТОГ = 0.7 * НАКОПЛЕННАЯ + 0.3 * ЭКЗАМЕН

НАКОПЛЕННАЯ = 0.1 * ПРОВЕРОЧНЫЕ + 0.7 * ДЗ + 0.2 * КОНТРОЛЬНАЯ

На усмотрение семинариста и лектора могут выставляться автоматы.

[? Таблица с оценками]

Обратная связь

По срочным вопросам можно писать напрямую в телеграме: https://t.me/ZEMUSHKA

По вопросам касательно лекций можете писать на zimovnov+minor@gmail.com, добавляя строку "[Майнор ИАД]" в заголовок письма.

По этой ссылке можно оставить анонимный отзыв или предложение для курса: https://goo.gl/forms/mhZxfEXinxJ27Bm02

Канал в Телеграме с важными объявлениями: https://t.me/mml_2018

По административным вопросам обращайтесь к Ивановой Оксане Анатольевне, oksanaivanova@hse.ru

Семинарские группы

[? Списки групп]

Учебный процесс

Лекции

1 модуль

Лекция 1 (20 сентября). Методы оптимизации. Слайды.

Лекция 2 (27 сентября). Градиентный бустинг. Слайды. (обновлены 29 сентября)

Лекция 3 (4 октября). Нейросети: MLP Слайды.

Лекция 4 (11 октября). Нейросети: CNN Слайды.

Лекция 5 (18 октября). Нейросети: трюки Слайды. (обновлены 28 октября)

2 модуль

Лекция 1 (1 ноября). Нейросети: RNN Слайды. (обновлены 4 ноября)

Лекция 2 (8 ноября). Нейросети: другие CNN задачи, transfer learning и автокодировщики Слайды.

Лекция 3 (15 ноября). Консультация + Нейросети: другие RNN задачи, image-captioning Слайды.

Лекция 4 (22 ноября). Письменная контрольная

Лекция 5 (29 ноября). Учимся работать с тензорами в TensorFlow Слайды. Код

Лекция 6 (6 декабря). Отменена

Лекция 7 (13 декабря). Прогнозирование временных рядов Слайды.

Контрольная

Программа контрольной: https://docs.google.com/document/d/1-hF7gIcR8GePwM6NZQi9tdVMG6hiD30psOfso-MG794/edit?usp=sharing Контрольная (письменная) пройдет в лекционной аудитории.

[? Оценки за контрольную.]

Домашние задания

Штраф за каждый день просрочки - 1 (из 10) балл.

ДЗ 1: https://docs.google.com/document/d/1UgDvwvwtaPqtZPO1VLz67GVz8ho2rsVFbOZRMQzKp6Y/edit?usp=sharing

Ноутбук ДЗ1: https://colab.research.google.com/github/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/hw/minor_hw_1.ipynb


ДЗ2: https://docs.google.com/document/d/1hUjK3ZTmMbcuDcXAkB2c8TFdSoVAtPikE9HtdTyu6ns/edit?usp=sharing

Ноутбук ДЗ2: https://colab.research.google.com/github/ZEMUSHKA/mml-minor/blob/master/hw/minor_hw_2.ipynb

Страницы групп

?

Экзамен

Экзамен (письменный) пройдет 20 декабря в 16:00 в аудитории К10.

Программа экзамена: https://docs.google.com/document/d/121eSSLYoZDTPzNxmJL5TBP1RmgGrlS7FufQOzdPTmjg/edit?usp=sharing

Материалы

В конце слайдов каждой лекции есть небольшая подборка материалов по теме лекции. Ниже приведен набор материалов, охватывающих многие темы.

Книги

Ресурсы

Материалы прошлых лет

Страничка 2017/2018

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019&oldid=31410»