Intro to DL 21/22 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 54: Строка 54:
 
== Семинары ==
 
== Семинары ==
  
Все семинары тоже лежат [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/tree/master/2021/seminars на гитхабе].
+
'''Семинар 1''' [[Тетрадка]]
  
'''Семинар 1''' (16.09.2020). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/seminars/sem01/sem01.ipynb Тетрадка]]
+
'''Семинар 2''' [[Тетрадка]]
  
'''Семинар 2''' (23.09.2020). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/seminars/sem02/sem02_task.ipynb Тетрадка]]
+
'''Семинар 3''' [[Тетрадка]]
  
'''Семинар 3''' (30.09.2020). Типичная архитектура свёрточной сети [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/seminars/sem03/sem03_task.ipynb Тетрадка]]
+
'''Семинар 4''' [[Тетрадка]]
  
'''Семинар 4''' (30.09.2020). Методы оптимизации нейронных сейтей [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/seminars/sem04/sem04_task.ipynb Тетрадка]]
+
'''Семинар 5''' [[Тетрадка]]
 
+
'''Семинар 5''' (30.09.2020). Transfer learning и adversarial атаки [[https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2021/seminars/sem05/sem05_task.ipynb Тетрадка]]
+
  
 
== Практические задания ==
 
== Практические задания ==
  
 
Домашние задания выкладываются в [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning репозиторий курса]. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается два балла. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.
 
Домашние задания выкладываются в [https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning репозиторий курса]. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается два балла. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.

Версия 15:09, 22 ноября 2021

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ в 1-3 модулях.

Полезные ссылки

Домашние задание сдаются в Anytask: https://anytask.org/course/876

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/4qNdPDzeuYpjMDVi

Чат в telegram: https://t.me/joinchat/G1kN7u-nfs03NWQy

Таблица с оценками:


Семинары

Группа Преподаватель Учебные ассистенты Ссылка на чат Инвайт в anytask
БПМИ191 Даниил Чесаков Егор Масликов [Чат]
БПМИ192 Руслан Хайдуров Михаил Григорян [Чат]
БПМИ193 Ильдус Садртдинов Женя Шабалин [Чат]
БПМИ194 Аким Цвигун Дарья Матяш [Чат]
БПМИ197 Елена Кантонистова Елизавета Копышева [Чат]
БПМИ198 Анжела Сухарева Екатерина Такташева [Чат]
БПМИ199, БПМИ1910 Алексей Ковалёв Кирилл Тамогашев [Чат]

Правила выставления оценок

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

0.7*ДЗ + 0.3*Проверочные


Лекции

Все лекции онлайн-курса лежат на Coursera. Также есть несколько лекций в плейлисте на YouTube — [ссылка на плейлист].

Лекция 1 (24.09.2021).[Запись лекции]

Лекция 2 (05.11.2021). [лекции]

Лекция 3 (22.11.2021). Запись лекции

Семинары

Семинар 1 Тетрадка

Семинар 2 Тетрадка

Семинар 3 Тетрадка

Семинар 4 Тетрадка

Семинар 5 Тетрадка

Практические задания

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