Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Математический Анализ КНАД 26/27

2026-09-07T07:17:41Z

Gazuev: Новая страница: «= Преподаватели и учебные ассистенты = Телеграм-чаты курса: [весь поток] [БКНАД261] [БКНАД262] [БКНАД263] {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Группа !! БКНАД261 !! БКНАД262 !! БКНАД263 |- || Лектор ||colspan="2"| [https://t.me/StShEq Артем Лобода] |- || Семинарист || [] || [] |- || Ассистент || [] || [] |- || Ас...»

= Преподаватели и учебные ассистенты =
Телеграм-чаты курса:
[весь поток]
[БКНАД261]
[БКНАД262]
[БКНАД263]

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БКНАД261 !! БКНАД262 !! БКНАД263
|-
|| Лектор ||colspan="2"| [https://t.me/StShEq Артем Лобода]
|-
|| Семинарист || [] || []
|-
|| Ассистент || [] || []
|-
|| Ассистент лектора ||colspan="2"| []
|-
|}

= Расписание консультаций =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| _ || _ || _ || _ || _
|-
||По договорённости ||По договорённости|| По договорённости || По договорённости || По договорённости
|}

= Формы контроля знаний студентов =

*Коллоквиум - одно или два мероприятия в семестре, 3 вопроса на формулировки (4/3 балла каждая), 1 или 2 вопроса на доказательства (если не менее 8/3 баллов за формулировки) (одно 6 баллов или, если два, то 3 балла каждое). Возможны доп. вопросы и промежуточные баллы. Принимается ассистентами, семинаристами и лектором. Возможны также дополнительные принимающие, каждый из которых предварительно осведомляется обо всех правилах приёма. Коллоквиум может проводиться на платформе zoom.

*Контрольная работа - состоит из примерно шести задач. Задачи соответствуют темам семинарских занятий и похожи по типу на те, что обсуждались на семинарах. При этом, конечно, необходимо иногда применить комбинацию из нескольких подходов, обсуждавшихся на семинарах, где-то требуется нестандартный подход, однако никаких дополнительных знаний, кроме тех, что получены в ходе изучения соответствующих тем, не требуется. Готовится лектором и семинаристом. Пользоваться можно только чистыми листками и ручкой, ничем больше пользоваться нельзя. Каждая задача оценивается максимум в 10 балла, итоговая сумма конвертируется так, что максимум соответствует 10 итоговым баллам. Проводится на платформе zoom.

*Домашнее задание - задачи аналогичны тем, которые решаются на семинаре, оцениваются в 10 первичных баллов максимум каждое, если выполнены все задачи. Даются раз в неделю, примерно по 4 задачи. Эти задания очень полезны для тренировки. Студенты должны отмечать сделанные задачи в табличках, которые готовят для них ассистенты (1 балл -- задача сделана, 0, 5 балла -- задача сделана частично, 0 баллов -- задача не сделана). Если студент отмечает, что решил задачу из домашнего, то он должен быть готов рассказать решение на семинаре. На семинаре, следующем после того, на котором было задано задание, оно полностью разбирается преподавателем и теми студентами, у которых разбираемые задачи помечены как сделанные. Если при разборе люди, отметившие, что решили задачу, видят, что задача решена неверно, то они снимают пометку о том, что задача сделана. В случае простых арифметических ошибок и невнимательности можно снять 0, 5 балла или не снимать вообще, если ошибка не смысловая и ход решения логически верен. Ассистенты будут каждую неделю выборочно просить студентов присылать им решения прошедших домашних в оговоренные сроки. '''Если задание не отправлено или отправлено, но в нём серьёзные ошибки или задачи не доделаны, то баллы и за это домашнее, и за все предыдущие в текущем модуле аннулируются. Если студент отметил задачу как выполненную, то он должен прийти на семинар и быть готовым её разобрать, то есть проставляя баллы за задачи, студент выражает готовность появиться на семинаре. Если студент поставил баллы, но на семинар не явился, то баллы за это домашнее сгорают или студент перед семинаром должен отправить в личные сообщения в telegram семинаристу или ассистенту домашнее, после чего, если он не придёт на семинар, но отправленные задачи решены верно, баллы за это домашнее задание не снимутся.''' Рекомендуется делать эти домашние, так как это важная часть подготовки к контрольным и экзаменам. Оценка за этот элемент контроля -- это среднее арифметическое оценок за все домашние.

*Большое домашнее задание - Два или три раза за семестр будет выдано домашнее задание из 5 – 8 задач (на последовательности, на непрерывность и на дифференцируемость, а про второй семестр информация будет позже). Каждый студент формирует свой вариант по указанной формуле, выбирая из списков задач выпавшие ему номера. '''Если вариант сгенерирован неверно, то домашнее задание оценивается в ноль баллов.''' Оценка за каждое домашнее задание составляет максимум 10 баллов, а оценка за этот элемент контроля – это среднее арифметическое всех оценок за большие домашние работы.

*Задачи со звёздочками -Выдаются вместе с БДЗ две или три задачи повышенной сложности. Для их решения можно и нужно изучать дополнительный материал и в них очень важно разобраться, чтобы потом сдавший их студент мог их защитить. Устанавливаются сроки сдачи, как и в БДЗ. Полные решения необходимо отправить в указанные сроки (отправлять можно постепенно). Ассистент проверяет решения, и студент может быть вызван на защиту. После этого необходимо защитить решения у семинариста. Работа оценивается в 10 баллов максимум. Баллы снимаются, если ассистент находит ошибки при проверке, если при защите выясняется, что решение студент не понимает или в процессе защиты, обнаруживаются ошибки. Защита проходит в zoom.

*Экзамен - проводится письменно, состоит из примерно 6 задач по темам, которые пройдены на лекциях и семинарах. Всё, что касается сложности задач, аналогично тому, что написано о контрольной работе. Каждая задача оценивается в 10 первичных балла, итоговая сумма конвертируется так, чтобы максимум соответствовал 10 баллам. Пользоваться можно только ручкой, чистыми листками, также разрешается принести с собой один лист формата А4, исписанный чем угодно. Никакое списывание или использование иных дополнительных материалов не допускается. Проводится на платформе zoom.

= Порядок формирования итоговой оценки =

== 2-й модуль ==
O1 сем = min{8; 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,24*Окр + 0,24*Оэкз} + 0,2*Oзвездочки.

*Одз - средняя оценка за домашние работы;
*ОБДЗ - средняя оценка за большие домашние задания;
*Околл1 и *Околл2 - оценки за коллоквиум1 и коллоквиум2 (если в семестре прошёл один коллоквиум, то его вес равен 0,28);
*Окр - оценка за контрольную1;
*Оэкз - оценка за экзамен.

'''Обратите внимание, что, не решая звёздочки, вы можете получить за курс максимум 8 баллов. При этом есть дополнительные требования.'''

Балл, который даёт часть формулы 0,01*Одз + 0,2*ОБДЗ + 0,15*(Околл1 + Околл2) + 0,24*Окр + 0,25*Оэкз назовём НАКОП. Если НАКОП больше или равен 6, то звёздочки в итоговую формулу войдут с весом 0, 2. Если НАКОП больше или равен 5, но строго меньше 6, то возможно (в зависимости от работы студента, его баллов за еженедельные домашние и оценок за основные элементы контроля), что вес звёздочек будет снижен до 0,15 или 0,1.

Если НАКОП строго меньше 5, то вес оценок за звёздочки может быть снижен до 0,1 или звёздочки вообще могут не засчитать.

== 4-й модуль ==

Возможно, появятся ещё формы контроля, а тогда формула может немного измениться.

O1 сем = min{8; 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,24*Окр + 0,24*Оэкз} + 0,2*Oзвездочки.

*Одз - средняя оценка за домашние работы;
*ОБДЗ - средняя оценка за большие домашние задания;
*Околл1 и *Околл2 - оценки за коллоквиум1 и коллоквиум2;
*Окр - оценка за контрольную1;
Одобор - оценка за добор баллов;
*Оэкз - оценка за экзамен.

'''Обратите внимание, что, не решая звёздочки, вы можете получить за курс максимум 8 баллов.'''

== Итог за курс ==
Oитог = O2 сем
= Лекции =

[https://www.overleaf.com/5251977395zjygwrstdxmb '''ссылка на ТеХ для редактирования'''] (лекции будут появляться постепенно)

'''Лекция 1''' [
[ '''видеозапись'''], [ '''конспект''']]

'''Лекция 2''' [
[ '''видеозапись'''],
[ '''конспект''']]

== Семинарские листки ==
[_ Лист 1]

= Домашние задания =
*'''ДЗ 1'''. _

Еженедельные Д. З. теперь в telegram.

Формы, в которых отмечают сделанные номера, выдаются ассистентами в telegram.

= Контрольные работы =
У вас будет по одной контрольной работе в семестр. Контрольная проводится в письменном формате.
== 1-2 модуль ==
[Демо КР 1] Первая контрольная состоится ориентировочно в конце октября, ссылка на конференцию и правила проведения будут отправлены в telegram. В правилах будут описаны случаи, при которых за контрольную можно получить нули, а также в правилах будут описаны все детали проведения и то, что должны иметь при себе сдающие.

== 3-4 модуль ==
[Демо-вариант КР2] Контрольная 2 состоится ориентировочно в конце апреля -- начале мая, время и правила будут известны позже.

= Коллоквиумы =
== 1-2 модуль ==
[Формулировки коллоквиума 1]

[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 1]

Первый коллоквиум состоится ориентировочно в в ноябре -- начале декабря, время начала и правила проведения появятся перед коллоквиумом. Примерный алгоритм: сдающему задают три вопроса на формулировки, причём за вопрос с формулировками зарабатывается максимум 4/3 балла, с шагом в треть балла. Если из трёх вопросов с формулировками нет ответа более, чем на 1 вопрос, то коллоквиум прекращается, а сдающему выставляется то, что он заработал на верных формулировках. Если хотя бы два вопроса с формулировками освещены полностью, то принимающего допускают до сдачи доказательств, он приходит в указанное в определённое время и пишет под наблюдением одно или два доказательства. За вопрос с доказательствами зарабатывается максимум 6 баллов, если оно одно, или 3 балла за каждое, если их два, с шагом в 1 балл. Таким образом, за ответ можно заработать максимум 10 баллов. Дополнительные вопросы могут задаваться при ответе. Принимающий может попросить сформулировать то утверждение, которое используется в формулировке или доказательстве. Принимающий может попросить привести пример, поясняющий утверждение, пример, в котором демонстрируется, как применять утверждение из ответа. Уважаемые студенты, призываем вас читать материалы лекций, смотреть видео и готовиться заранее, а мы готовы отвечать на ваши вопросы и всячески вам помогать. Правила проведения коллоквиума 1 будут отправлены в Telegram. Удачи вам в подготовке и успехов вообще!

''Примерная программа курса''

1. Рациональные и действительные числа. Принцип полноты.

2. Построение вещественной прямой и некоторые множества на ней. Лемма о вложенных отрезках. Предел последовательности.

3. Свойства пределов последовательностей. Точная верхняя и точная нижняя грань.

4. Монотонные последовательности. Теорема Вейерштрасса. Число е.

5. Частичные пределы. Лемма Больцано – Вейерштрасса.

6. Критерий Коши существования предела последовательности.

7. Определения предела функции по Коши и по Гейне. Свойства пределов.

8. Замечательные пределы.

9. О-символика.

10. Непрерывные функции. Локальные свойства непрерывных функций..

11. Свойства функций, непрерывных на отрезке. Равномерная непрерывность функций.

12. Производная и дифференциал. Касательная к графику функции.

13. Правила дифференцирования и таблица производных. Свойства дифференцируемых функций.

14. Раскрытие неопределённостей.

15. Производные высших порядков. Локальная формула Тейлора.

16. Формула Тейлора с остаточным членом в форме Коши, Лагранжа.

17. Выпуклость. Интерполяция и метод Ньютона.

== 3-4 модуль ==
[Формулировки коллоквиума 2]

[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 2]

[Формулировки к добору баллов]

[Вопросы на доказательство к добору баллов]

''Примерная программа курса''

1. Первообразная и неопределённый интеграл. Таблица интегралов и основные методы интегрирования.

2. Интегрирование рациональных функций.

3. Определённый интеграл. Суммы Дарбу и критерии интегрируемости. Основные свойства определённого интеграла.

4. Несобственные интегралы.

5. Применения определённого интеграла.

6. Метрические и нормированные пространства.

7. Непрерывные отображения и их свойства.

8. Дифференцируемость. Частные производные и производные по направлению. Градиент.

9. Дифференциал. Геометрический смысл дифференциала.

10. Производные и дифференциалы высших порядков. Формула Тейлора.

11. Локальный экстремум функции многих переменных. Необходимые и достаточные условия.

12. Неявные функция. Теорема о неявном отображении и об обратном отображении.

13. Условный экстремум.

= Экзамены =
[Демо экзамена, 2 модуль]

[Демо экзамена, 4 модуль]

= Ведомости текущего контроля =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| [БКНАД261] || [БКНАД262] || [БКНАД263]
|-
|}

= Литература =
== Основная ==
*Никольский С.М. - Курс математического анализа - Издательство "Физматлит" - 2001 - 592с. - ISBN: 978-5-9221-0160-8 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2270
*Зорич В. А. - Математический анализ, том 1 и 2.
*Демидович Б.П. - Сборник задач и упражнений по математическому анализу: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2020 - 624с. - ISBN: 978-5-8114-4874-6 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/126716
*Виноградова И. А., Олехник С. Н., Садовничий В. А. - Математический анализ в задачах и упражнениях, 3 тома.
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 3. Функции нескольких переменных - Издательство "Физматлит" - 2003 - 472с. - ISBN: 5-9221-0308-3 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2220
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 1. Предел. Непрерывность. Дифференцируемость - Издательство "Физматлит" - 2010 - 496с. - ISBN: 978-5-9221-0306-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2226
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 2. Интегралы. Ряды - Издательство "Физматлит" - 2009 - 504с. - ISBN: 978-5-9221-0307-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2227

== Дополнительная ==
*Фихтенгольц Г. М. - Курс дифференциального и интегрального исчисления. Том 1, 2, 3.
*Terence Tao. - Analysis l.

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2026-01-11T14:09:37Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Годовой_проект_(ИИ25) Годовой проект]
| Обязательный || -
| 1-4 || - || - || -
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Глубинное_обучение_(ИИ25,_3_модуль) Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладная_статистика_для_АД_(ИИ25,_3-4_модули) Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Промышленная_разработка_(ИИ25,_3-4_модули) Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Рекомендательные_системы_(ИИ25,_3-4_модули) Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Алгоритмы_и_структуры_данных_(ИИ25,_4_модуль) Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Введение_в_MLOPS_(ИИ24,_5_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_(ИИ25,_5_модуль) ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_2_25/26 Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_MLOPS_(ИИ24,_6_модуль) Прикладной MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Engineering_(ИИ24,_6_модуль) Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Мультимодальные_нейронные_сети_(ИИ24,_6_модуль) Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Векторный_поиск_(ИИ24,_6_модуль) Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/DL_для_звука_(ИИ24,_6-7_модуль) DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Распределенные_системы_(ИИ24,_7_модуль) Распределенные системы] || По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Графовые_нейронные_сети_(ИИ24,_7_модуль) Графовые нейронные сети] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Компьютерное_зрение_(ИИ24,_7_модуль) Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/НИС_Современный_ML_(ИИ24,_7_модуль) НИС «Современный ML»]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Обучение_с_подкреплением_(ИИ24,_7_модуль) Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Подготовка_к_собеседованиям_(ИИ24,_7_модуль) Подготовка к собеседованиям]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Валидация_LLM_(ИИ24,_7_модуль) Валидация LLM]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Компьютерное_зрение_3D_(ИИ24,_7_модуль) Компьютерное зрение 3D]
|| По выбору || Кирилл Струминский, Мишан Алиев
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

НИС «Современный ML» (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T14:08:30Z

Gazuev: Gazuev переименовал страницу НИС «Современный ML» (ИИ24, 7 модуль) в НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

#перенаправление [[НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)]]

НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T14:08:29Z

Gazuev: Gazuev переименовал страницу НИС «Современный ML» (ИИ24, 7 модуль) в НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

==О курсе==

Занятия проводятся в [ Zoom] '''по ...<день>... в ...<время>...'''

Онлайн-курс в дополнение к парам: [[ online-course link]]

==Контакты==

Канал курса в TG: [[ channel link]]

Чат курса в TG: [[ chat link]]

Преподаватель:

{| class="wikitable"
|-
! Ассистент !! Контакты
|-
| style="background:#eaecf0;" | ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | ||
|}

==Материалы курса==
Ссылка на плейлист курса на YouTube: [[ YouTube-playlist]]

Ссылка на GitHub с материалами курса: [[ GitHub repository]]

{| class="wikitable"
|-
! Занятие !! Тема !! Дата !! Материалы для самоподготовки к семинарам !! Дополнительные материалы
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| Конец первого модуля |
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''9''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''10''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''11''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''12''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
|}

=== Записи консультаций ===

==Формула оценивания==

Оценка = ...<вес 1>...*О...<форма контроля 1>... + ...<вес 2>...*О...<форма контроля 2>... + ...<вес 3>...*О...<форма контроля 3>...

== Домашние задания ==
#
#
#
#

== Литература ==
#
#
#
#

Глубинное обучение (ИИ25, 3 модуль)

2026-01-11T13:47:43Z

Gazuev: Новая страница: «==О курсе== Занятия проводятся в [ Zoom] '''по ...<день>... в ...<время>...''' Онлайн-курс в дополнение…»

Компьютерное зрение 3D (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:46:17Z

Валидация LLM (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:46:14Z

Подготовка к собеседованиям (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:46:09Z

Обучение с подкреплением (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:46:04Z

НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:45:59Z

Компьютерное зрение (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:45:54Z

Графовые нейронные сети (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:45:49Z

Распределенные системы (ИИ24, 7 модуль)

2026-01-11T13:45:45Z

Алгоритмы и структуры данных (ИИ25, 4 модуль)

2026-01-11T13:45:23Z

Промышленная разработка (ИИ25, 3-4 модули)

2026-01-11T13:45:12Z

Прикладная статистика для АД (ИИ25, 3-4 модули)

2026-01-11T13:45:02Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2026-01-11T13:44:16Z

Gazuev: добавлены ссылки

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Годовой_проект_(ИИ25) Годовой проект]
| Обязательный || -
| 1-4 || - || - || -
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Глубинное_обучение_(ИИ25,_3_модуль) Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладная_статистика_для_АД_(ИИ25,_3-4_модули) Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Промышленная_разработка_(ИИ25,_3-4_модули) Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Рекомендательные_системы_(ИИ25,_3-4_модули) Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Алгоритмы_и_структуры_данных_(ИИ25,_4_модуль) Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Введение_в_MLOPS_(ИИ24,_5_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_(ИИ25,_5_модуль) ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_2_25/26 Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_MLOPS_(ИИ24,_6_модуль) Прикладной MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Engineering_(ИИ24,_6_модуль) Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Мультимодальные_нейронные_сети_(ИИ24,_6_модуль) Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Векторный_поиск_(ИИ24,_6_модуль) Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/DL_для_звука_(ИИ24,_6-7_модуль) DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Распределенные_системы_(ИИ24,_7_модуль) Распределенные системы] || По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Графовые_нейронные_сети_(ИИ24,_7_модуль) Графовые нейронные сети] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Компьютерное_зрение_(ИИ24,_7_модуль) Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/НИС_«Современный_ML»_(ИИ24,_7_модуль) НИС «Современный ML»]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Обучение_с_подкреплением_(ИИ24,_7_модуль) Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Подготовка_к_собеседованиям_(ИИ24,_7_модуль) Подготовка к собеседованиям]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Валидация_LLM_(ИИ24,_7_модуль) Валидация LLM]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Компьютерное_зрение_3D_(ИИ24,_7_модуль) Компьютерное зрение 3D]
|| По выбору || Кирилл Струминский, Мишан Алиев
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Прикладной MLOPS (ИИ24, 6 модуль)

2025-10-24T00:43:02Z

Data Engineering (ИИ24, 6 модуль)

2025-10-24T00:42:52Z

Мультимодальные нейронные сети (ИИ24, 6 модуль)

2025-10-24T00:42:42Z

Векторный поиск (ИИ24, 6 модуль)

2025-10-24T00:42:34Z

DL для звука (ИИ24, 6-7 модуль)

2025-10-24T00:42:25Z

Автоматическая обработка текста 2 25/26

2025-10-24T00:42:15Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-10-24T00:41:55Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Годовой_проект_(ИИ25) Годовой проект]
| Обязательный || -
| 1-4 || - || - || -
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ25 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Введение_в_MLOPS_(ИИ24,_5_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_(ИИ25,_5_модуль) ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_2_25/26 Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_MLOPS_(ИИ24,_6_модуль) Прикладной MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Engineering_(ИИ24,_6_модуль) Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Мультимодальные_нейронные_сети_(ИИ24,_6_модуль) Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Векторный_поиск_(ИИ24,_6_модуль) Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/DL_для_звука_(ИИ24,_6-7_модуль) DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Годовой проект (ИИ25)

2025-09-27T16:54:28Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-09-27T16:53:52Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Годовой_проект_(ИИ25) Годовой проект]
| Обязательный || -
| 1-4 || - || - || -
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ25 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Введение_в_MLOPS_(ИИ24,_5_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_(ИИ25,_5_модуль) ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Хажгериев Мурат Антонович
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка данных интеллектуального акустического мониторинга]
|| По выбору || Скворцов Илья
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Математический анализ 1 2025/26 (пилотный поток)

2025-09-10T14:23:16Z

Gazuev: Новая страница: «= Преподаватели и учебные ассистенты = Телеграм-чаты курса: [весь поток] [БПМИ25...] [БПМИ25...]…»

= Преподаватели и учебные ассистенты =
Телеграм-чаты курса:
[весь поток]
[БПМИ25...]
[БПМИ25...]
[БПМИ25...]
[БПМИ25...]
[БПМИ25...]
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ251 !! БПМИ252 !! БПМИ253 !! БПМИ25... !! БПМИ25...
|-
|| Лектор ||colspan="4"| [https://t.me/StShEq Артем Лобода]
|-
|| Семинарист || [] || [] || [] || [] || []
|-
|| Ассистент || [] || [] || [] || [] || []
|-
|}
Лекторский ассистент : []

= Расписание консультаций =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Артем Лобода || _ || _ || _ || _
|-
||По договоренности || По договорённости || По договоренности
|| По договорённости || По договоренности
|}
Ассистенты -- по договоренности

= Формы контроля знаний студентов =

*Коллоквиум - два мероприятия в семестре, 3 вопроса на формулировки (4/3 балла каждая), 2 или 1 вопрос на доказательства (если не менее 8/3 балла за формулировки) (3 балла каждое). Возможны доп. вопросы и промежуточные баллы. Округление арифметическое, но 8,5 и 9,5 округляется вниз. Принимается ассистентами, семинаристами и лектором. Возможны также дополнительные принимающие, каждый из которых предварительно осведомляется обо всех правилах приёма. Коллоквиум может проводиться в аудитории или на платформе zoom.

*Контрольная работа - состоит примерно из шести задач. Задачи соответствуют темам семинарских занятий и похожи по типу на те, что обсуждались на семинарах. При этом, конечно, необходимо иногда применить комбинацию из нескольких подходов, обсуждавшихся на семинарах, где-то требуется нестандартный подход, однако никаких дополнительных знаний, кроме тех, что получены в ходе изучения соответствующих тем, не требуется. Готовится лектором и семинаристами. Пользоваться можно только чистыми листками и ручкой, ничем больше пользоваться нельзя. Каждая задача оценивается в 10 первичных баллов, итоговая сумма конвертируется так, чтобы максимум соответствовал 10 баллам. Итоговая сумма пересчитывается так, что максимум соответствует 10 итоговым баллам. Округление арифметическое. Проводится в аудитории или на платформе zoom.

*Домашнее задание - задачи аналогичны тем, которые решаются на семинаре, оценивается в 10 первичных баллов максимум. Даются раз в неделю, примерно по 4 задачи. Эти задания очень полезны для тренировки, если студент отмечает, что решил задачу из домашнего, то он должен быть готов выйти к доске, чтобы рассказать решение на семинаре. Все задачи
из домашнего разбираются на семинаре. Если студент, отметивший задачу как решенную, видит при разборе, что она решена у него неверна, то он исправляет её на нерешенную. Может возникнуть необходимость, при которой у студента проверят эти задачи. Если плюс студент проставил, а задача не решена, то плюсы и соответствующие баллы за все предыдущие домашние работы сгорают.

*Большое домашнее задание - Несколько раз за семестр будет выдано домашнее задание из 7 – 10 задач. Каждый студент формирует свой вариант по указанной формуле, выбирая из списков задач выпавшие ему номера. '''Если вариант сгенерирован неверно, то домашнее задание оценивается в ноль баллов.''' Оценка за каждое домашнее задание составляет максимум 10 баллов, а оценка за этот элемент контроля – это среднее арифметическое всех оценок за большие домашние работы.

*Задачи со звёздочками - выдаётся список задач повышенной сложности. Список выдаётся частями, задачи в каждой части соответствуют темам, которые проходятся (конечно, полной синхронизации с графиком прохождения тем не предполагается). Устанавливаются сроки сдачи и минимальное количество задач из выданной части списка. Полные решения необходимо отправить в указанные сроки (отправлять можно постепенно). Решения проверяются и студента могут вызвать на защиту. После этого необходимо защитить решения у семинариста. Работа оценивается в 10 баллов максимум. Баллы снимаются, если ассистент находит ошибки при проверке, если при защите выясняется, что решение студент не понимает или в процессе защиты, обнаруживаются ошибки. Защищать можно очно или в zoom.

*Экзамен - проводится письменно, состоит из примерно 6 задач, которые пройдены на лекциях и семинарах. Всё, что касается сложности задач, аналогично тому, что написано о контрольной работе. Каждая задача оценивается в 10 первичных баллов, итоговая сумма конвертируется так, чтобы максимум соответствовал 10 баллам. Пользоваться можно только ручкой, чистыми листками, также разрешается принести с собой один лист формата А4, исписанный чем угодно. Никакое списывание или использование иных дополнительных материалов не допускается. Проводится в аудитории или на платформе zoom.

= Порядок формирования итоговой оценки =

== 2-й модуль ==
O1 сем = min{8; 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,23*Окр + 0,24*Оэкз} + 0,2*Oзвездочки.

*Одз - средняя оценка за домашние работы, округление арифметическое;
*ОБДЗ - средняя оценка за большие домашние задания, округление арифметическое;
*Околл1 и *Околл2 - оценки за коллоквиум1 и коллоквиум2, округление обсуждается отдельно;
*Окр - оценка за контрольную1, округление обсуждается отдельно;
*Оэкз - оценка за экзамен, округление обсуждается отдельно.

Обратите внимание, что, не решая звёздочки, вы можете получить за курс максимум 8 баллов. При этом есть дополнительные требования.

Балл, который даёт часть формулы 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,23*Окр + 0,24*Оэкз назовём НАКОП. Если НАКОП больше или равен 6, то звёздочки в итоговую формулу войдут с весом 0, 2. Если НАКОП больше или равен 5, но строго меньше 6, то звёздочки войдут в итоговую формулу с весом 0, 1, то есть тогда последнее слагаемое в формуле оценки за семестр равно будет равно 0,1*Oзвездочки.

Если НАКОП строго меньше 5, то оценки за звёздочки аннулируются и в итоговую оценку вклада не дают.

== 4-й модуль ==

Возможно, появятся ещё формы контроля, а тогда формула может немного измениться.

O2 сем = min{8; 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,23*Окр + 0,24*Оэкз} + 0,2*Oзвездочки.

*Одз - средняя оценка за домашние работы, округление арифметическое;
*ОБДЗ - средняя оценка за большие домашние задания, округление арифметическое;
*Околл1 и *Околл2 - оценки за коллоквиум1 и коллоквиум2, округление обсуждается отдельно;
*Окр - оценка за контрольную1, округление обсуждается отдельно;
*Оэкз - оценка за экзамен, округление обсуждается отдельно.

Обратите внимание, что, не решая звёздочки, вы можете получить за курс максимум 8 баллов. При этом есть дополнительные требования.

Балл, который даёт часть формулы 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,23*Окр + 0,24*Оэкз назовём НАКОП. Если НАКОП больше или равен 6, то звёздочки в итоговую формулу войдут с весом 0, 2. Если НАКОП больше или равен 5, но строго меньше 6, то звёздочки войдут в итоговую формулу с весом 0, 1, то есть тогда последнее слагаемое в формуле оценки за семестр равно будет равно 0,1*Oзвездочки.

Если НАКОП строго меньше 5, то оценки за звёздочки аннулируются и в итоговую оценку вклада не дают.

== Итог за курс ==
Oитог = O2 сем

= Лекции =

[https://www.overleaf.com/6325321226tnmspntsbyzt '''ссылка на ТеХ для редактирования'''] (лекции будут появляться постепенно)

'''Лекция 1''' [https://www.dropbox.com/scl/fi/i0bjac0t7vev31w788gyg/Lecture_1.pdf?rlkey=q9w462vmgosnuhuqyze0t6s1h&st=li9dcq79&dl=0 '''конспект''']

== Семинарские листки ==
[_ Лист 1]

= Домашние задания =
*'''ДЗ 1'''. Задачи 1-3 из листка 1. Дедлайн в каждой группе устанавливается отдельно. Сейчас во всех группах дедлайн составляет неделю.

Таблицы, в которых отмечают сделанные номера, выдаются ассистентами в telegram.

= Задачи со звёздочками =

= Контрольные работы =
У вас будет по одной контрольной работе в семестр. Контрольная проводится в письменном формате.
== 1-2 модуль ==
[Демо-вариант КР1]. Первая контрольная состоится в конце октября или начале ноября. Подробности появятся позже.

== 3-4 модуль ==
[Демо-вариант КР2]. Вторая контрольная состоится ориентировочно в апреле.

= Коллоквиумы =

== 1-2 модуль ==
Первый коллоквиум состоится ориентировочно в ноябре, время начала и аудитории выяснятся позже. Коллоквиум будет проводиться следующим образом: сдающему выдается билет, в котором три вопроса из списка формулировок и один или два вопроса из списка доказательств. Сдающий готовится в течение 40 -- 50 минут, а потом отвечает. Если из трёх вопросов с формулировками нет ответа более, чем на 1 вопрос, то коллоквиум прекращается, а сдающему выставляется то, что он заработал на верных формулировках. Если хотя бы два вопроса с формулировками освещены полностью, то проверяющий смотрит доказательства. За вопрос с формулировками зарабатывается максимум 5/3 балла, с шагом в треть балла, а за вопрос с доказательствами зарабатывается максимум 5 баллов, с шагом, размер которого определится позже. Таким образом, за ответ можно заработать максимум 10 баллов. Дополнительные вопросы могут задаваться при ответе. Принимающий может попросить сформулировать то утверждение, которое используется в формулировке или доказательстве. Принимающий может попросить привести пример, поясняющий утверждение, пример, в котором демонстрируется, как применять утверждение из ответа. Принимающий при приёме доказательств может спросить, какие условия из формулировок доказываемых утверждений где используются, можно ли ослабить, изменить или убрать те или иные условия. Округляем мы арифметически, если набрано меньше 8 баллов. 8,5 и 9,5 округляется до 8 и 9 соответственно.

Приходить необходимо с распечатанными списками вопросов на формулировки и доказательства. На всякий случай стоит принести с собой чистые листы, хотя мы планируем их выдавать. Нужно принести ручки и можно взять воду и еду. Морально настройтесь на позитив!

Даже не хочется упоминать, что, кроме своих знаний, никакими знаниями соседей и друзей, никакими гаджетами, гарнитурами и шпаргалками пользоваться нельзя. Если это замечено, то в учебный отдел подаётся докладная, коллоквиум прекращается с оценкой 0. Если мы видим переговаривающихся студентов, то вынуждены применить эти отвратительные правила к обоим. Однако, уважаемые наши студенты, мы знаем, что всё будет без списываний, а вы сможете сдать безо всех этих ухищрений, и мы верим в вас! Если вы сдаёте хорошо, то это просто плюсы в карму нам всем :) Удачи!

[Формулировки коллоквиума 1]
[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 1]

[Формулировки коллоквиума 2]
[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 2]

Примерная программа курса.

1. Рациональные и действительные числа. Принцип полноты. Способы задания действительных чисел.

2. Построение вещественной прямой и некоторые множества на ней. Лемма о вложенных отрезках. Предел последовательности.

3. Свойства пределов последовательностей. Точная верхняя и точная нижняя грань.

4. Монотонные последовательности. Теорема Вейерштрасса. Число е. Построение числа е с помощью ряда.

5. Критерий Коши существования предела последовательности. Понятие подпоследовательности. Частичные пределы.

6. Лемма Больцано – Вейерштрасса. Начальные сведения о числовых рядах. Критерий Коши для ряда. Необходимый признак сходимости.

7. Признак Даламбера и Коши. Абсолютная и условная сходимость рядов. Ряд Лейбница.

8. Определения предела функции по Коши и по Гейне и эквивалентность этих определений. Свойства пределов.

9. Замечательные пределы. Вычисление пределов с помощью замечательных пределов. Критерий Коши существования предела функции.

10. Теорема Вейерштрасса для функций. Сравнение бесконечно малых. О-символика.

11. Непрерывные функции. Локальные свойства непрерывных функций. Разрывы функций. Классификация точек разрыва.

12. Свойства функций, непрерывных на отрезке. Равномерная непрерывность функций. Теорема Гейне – Кантора. Непрерывность обратной функции.

13. Построение элементарных функций. Производная и дифференциал. Касательная к графику функции. Пример недифференцируемой функции.

14. Правила дифференцирования и таблица производных. Свойства дифференцируемых функций.

15. Основные теоремы дифференциального исчисления. Раскрытие неопределённостей.

16. Производные высших порядков. Формула Лейбница. Локальная формула Тейлора.

17. Формула Тейлора с остаточным членом в форме Коши, Лагранжа и Шлёмильха – Роша. Ряд Тейлора. Аналитические функции.

== 3-4 модуль ==

[Формулировки коллоквиума 3]
[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 3]

[Формулировки коллоквиума 4]
[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 4]

Примерная программа курса.

1. Интерполяция и метод Ньютона.

2. Первообразная и неопределённый интеграл. Таблица интегралов и основные методы интегрирования.

3. Интегрирование рациональных функций и различные специальные подстановки.

4. Определённый интеграл. Суммы Дарбу и критерии интегрируемости. Основные свойства определённого интеграла.

5. Несобственные интегралы.

6. Применения определённого интеграла (площадь, объём, длина дуги кривой).

7. Формула Тейлора с остаточным членом в интегральной форме.

8. Метрические и нормированные пространства. Полнота в метрических пространствах. Лемма о вложенных шарах.

9. Непрерывные отображения и их свойства. Свойства непрерывных отображений на компакте.

10. Дифференцируемость. Частные производные и производные по направлению. Градиент.

11. Дифференциал. Геометрический смысл дифференциала.

12. Производные и дифференциалы высших порядков. Формула Тейлора.

13. Локальный экстремум функции многих переменных. Необходимые и достаточные условия.

14. Неявные функция. Теорема о неявном отображении и об обратном отображении.

15. Условный экстремум. Метод множителей Лагранжа.

= Экзамены =
[Демо экзамена, второй модуль]
Экзамен состоится в первую сессию. Принести с собой необходимо чистые листы, ручки и один лист формата А4, на котором с одной стороны можно написать (именно самим написать, а другие варианты не принимаются, например, распечатки нельзя приносить) любые математические факты. Даже не хочется писать, что списывание повлечёт нулевую оценку и докладную записку в учебный отдел, потому что мы доверяем нашим любимым студентам и знаем, что они не будут списывать, так как их цель состоит в том, чтобы показать свой уровень и повысить его до максимально возможного. Всем удачи в подготовке! Не забывайте обращаться к ассистентам и преподавателям с вопросами. Мы готовы помогать (но ДО экзамена, а не во время экзамена :))! Если не получается решить, нервы на пределе, то отвлекитесь и напишите свой любимый ( не пошлый!) анекдот. Доп. баллы не поставим, но плюс к настроению всем будет :) И ещё раз УДАЧИ!

[Демо экзамена, четвёртый модуль]
Экзамен состоится в четвёртую сессию. '''Принести с собой необходимо чистые листы, ручки и один лист формата А4, на котором с одной стороны можно написать (именно самим написать, а другие варианты не принимаются, например, распечатки нельзя приносить) любые математические факты.''' Даже не хочется писать, что списывание повлечёт нулевую оценку и докладную записку в учебный отдел, ''потому что мы доверяем нашим любимым студентам и знаем, что они не будут списывать, так как их цель состоит в том, чтобы показать свой уровень и повысить его до максимально возможного.'' '''''Всем удачи в подготовке! Не забывайте обращаться к ассистентам и преподавателям с вопросами. Мы готовы помогать (но ДО экзамена, а не во время экзамена :))! Если не получается решить, нервы на пределе, то отвлекитесь и напишите свой любимый ( не пошлый!) анекдот. Доп. баллы не поставим, но плюс к настроению всем будет :) И ещё раз УДАЧИ!'''''

= Ведомости текущего контроля =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| [_ БПМИ251] || [_ БПМИ252] || [_ БПМИ253] || [_ БПМИ25...] || [_ БПМИ25...]
|-
|}

= Литература =
== Основная ==
*Никольский С.М. - Курс математического анализа - Издательство "Физматлит" - 2001 - 592с. - ISBN: 978-5-9221-0160-8 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2270
*Зорич В. А. - Математический анализ, том 1 и 2.
*Демидович Б.П. - Сборник задач и упражнений по математическому анализу: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2020 - 624с. - ISBN: 978-5-8114-4874-6 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/126716
*Виноградова И. А., Олехник С. Н., Садовничий В. А. - Математический анализ в задачах и упражнениях, 3 тома.
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 3. Функции нескольких переменных - Издательство "Физматлит" - 2003 - 472с. - ISBN: 5-9221-0308-3 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2220
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 1. Предел. Непрерывность. Дифференцируемость - Издательство "Физматлит" - 2010 - 496с. - ISBN: 978-5-9221-0306-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2226
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 2. Интегралы. Ряды - Издательство "Физматлит" - 2009 - 504с. - ISBN: 978-5-9221-0307-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2227

== Дополнительная ==
*Фихтенгольц Г. М. - Курс дифференциального и интегрального исчисления. Том 1, 2, 3.
*Terence Tao. - Analysis l.

Wiki ФКН

2025-09-10T14:20:05Z

Gazuev:

__NOTOC__
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

{| class="wikitable"
|-
! colspan="2" | <div style="text-align: center;">'''Навигация'''</div>
|-
! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]
| <div style="text-align:center">[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]</div>
|-
! colspan="2" | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]
|}

== Курсы за 2025/26 учебный год ==
{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | '''майноры и факультативы'''
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|

'''М+'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2025-26 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2025/26 (основной поток) ]]

 

||

'''М+'''

[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток)_ПМИ_и_ЭАД_2025/2026 | Математический анализ-2 (ПМИ + ЭАД)]]

 

'''П'''

[[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]
 

[[CAOS-2025/26 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2025/26 | Алгоритмы и структуры данных 2 2025/26]]

||

[[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_1_25/26 | Машинное обучение 1]]

[[Математическая_статистика_2_2025/2026 | Математическая статистика 2]]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

 

||

[[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%B8_(25/26) Генеративные модели на основе диффузии 25/26]

[[Большие_языковые_модели_25_26 | Большие языковые модели]]

'''ПМИ / МОП'''

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_2_2025 Глубинное обучение 2]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[ OWF-25-26 | Односторонние функции и их применения ]]

 

| rowspan="11" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2025/26|Биоинформатика 1 год 2025/26]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2025/26|Биоинформатика 2 год 2025/26]]

[[Введение_в_программирование_25/26|Введение в программирование. Питон 25/26]]

[[Введение_в_базы_данных_25/26|Введение в базы данных 25/26]]

[[Основы_глубинного_обучения_25/26|Основы глубинного обучения 25/26]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПИ'''
|-
|

[[Алгебра_ПИ_2025-2026|Алгебра 25/26]]

[[Дискретная_математика_25/26|Дискретная математика 25/26]]

[[Математический_анализ_25/26|Математический анализ 25/26]]

|
[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_25/26|НИС Методы и алгоритмы защиты информации 25/26]]
|
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПАД'''
|-
|
'''1st year DSBA 2025/2026'''

[[Calculus 1 DSBA 2025/2026 | Calculus 1 (modules 1-4)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2025/2026 | C++ Programming Language (modules 1-3)]]

[[English DSBA 2025/2026 | English Language (modules 1-4)]]

[[LAaG DSBA 2025/2026 | Linear Algebra and Geometry (modules 1-4)]]

[[Discrete Mathematics 1 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 1 (modules 1-3)]]

[[Russian History DSBA 2025/2026 | Russian History (modules 1-4)]]

[[Economics DSBA 2025/2026 | Economics (modules 2-3)]]

[[Foundations of Russian Statehood DSBA 2025/2026 | Foundations of Russian Statehood (module 3)]]

[[Algebra DSBA 2025/2026 | Algebra (module 4)]]

[[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures 1 (module 4)]]

[[Python for Data Science DSBA 2025/2026 | Python for Data Science (module 4)]]

||
'''2nd year DSBA 2025/2026'''

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures (modules 1-3)]]

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 2 (modules 1-2)]]

[[Calculus 2 DSBA 2025/2026 | Calculus 2 (modules 1-2)]]

[[Probability Theory DSBA 2025/2026 | Probability Theory (modules 1-2)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2025/2026 | Introduction to Micro and Macroeconomics (modules 1-4)]]

[[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2025/2026 | Computer Architecture and Operating Systems (modules 3-4)]]

[[Mathematical Statistics DSBA 2025/2026 | Mathematical Statistics (modules 3-4)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 modules 3-4 | Machine Learning 1 (modules 3-4)]]

[[Differential Equations DSBA 2025/2026 | Differential Equations (modules (3-4)]]

'''Minors'''

[[Business and Management in Global Context DSBA 2025/2026 | Business and Management in Global Context (modules 1-4)]]

[[Introduction to Finance DSBA 2025/2026 | Introduction to Finance (modules 1-4)]]

||
'''3rd year DSBA 2025/2026'''

[[Databases DSBA 2025/2026 | Databases (modules 1-2)]]

[[Optimization Methods DSBA 2025/2026 | Optimization Methods (modules 1-2)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 | Machine Learning 1 (modules 1-2)]]

[[Stochastic processes and applications DSBA 2025/2026 | Stochastic processes and applications (modules 1-2)]]

[[Time Series Analysis DSBA 2025/2026 | Time Series Analysis (modules 3-4)]]

[[Deep Learning DSBA 2025/2026 | Deep Learning (modules 3-4)]]

'''Minors'''

[[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2025/2026 | Introduction to Entrepreneurship (business minor, modules 1-2)]]

[[Information Systems Management DSBA 2025/2026 | Information Systems Management (business minor, modules 3-4)]]

[[Econometrics DSBA 2025/2026 | Elements of Econometrics (finance minor, modules 1-4)]]

'''Specialization Data Science in Business'''

[[Research Seminar "Data Analysis in Business" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in Business“ (modules 1-4)]]

[[Data Analysis in Business DSBA 2025/2026 | Data Analysis in Business (modules 1-2)]]

[[Investment Management for Business DSBA 2025/2026 | Investment Management for Business (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Science in Finance'''

[[Research Seminar "Data Science in Financial Economics" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Economics" (modules 1-4)]]

[[Financial Mathematics DSBA 2025/2026 | Financial Mathematics (modules 1-2)]]

[[Risk Management in Bank DSBA 2025/2026 | Risk Management in Bank (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Analysis in Applied Research'''

[[Research Seminar "Data Science in Scientific Research" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Scientific Research" (modules 1-4)]]

[[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2025/2026 | Methods of Mathematical Modeling (modules 1-2)]]

[[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2025/2026 | Applied Statistics for Machine Learning (modules 3-4)]]

'''Electives (modules 3-4)'''

[[Operations Research and Game Theory DSBA 2025/2026 | Operations Research and Game Theory]]

[[Advanced Statistical Methods DSBA 2025/2026 | Advanced Statistical Methods]]

[[Recommender Systems DSBA 2025/2026 | Recommender Systems]]

||
'''4th year DSBA 2025/2026'''

[[Strategy DSBA 2025/2026 | Strategy (modules 1-3)]]

[[Statistical Methods for Market Research DSBA 2025/2026 | Statistical Methods for Market Research (modules 2-3)]]

'''Electives block 1 (modules 1-3)'''

[[Core Management Concepts DSBA 2025/2026 | Core Management Concepts]]

[[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2025/2026 | Asset Pricing and Financial Markets]]

'''Electives block 2 (modules 1-2)'''

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2025/2026 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]

[[Quantitative Finance DSBA 2025/2026 | Quantitative Finance]]

[[nformation Security Risk Management DSBA 2025/2026 | nformation Security Risk Management]]

[[Generative Models in Machine Learning DSBA 2025/2026 | Generative Models in Machine Learning]]

[[Natural Language Processing DSBA 2025/2026 | Natural Language Processing]]

'''Electives block 3 (module 3)'''

[[Information Systems DSBA 2025/2026 | Information Systems]]

[[Cоmputer Vision DSBA 2025/2026 | Cоmputer Vision]]

'''Research Seminar Electives (modules 1-3)'''

[[Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences"]]

[[Research Seminar "Data Science in Financial Markets" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Markets"]]

[[Research Seminar "Data analysis in complex systems" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data analysis in complex systems"]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''КНАД'''
|-
|
[[Линейная алгебра КНАД 25/26]]

[[Математический Анализ КНАД 25/26]]

||
[[Алгебра КНАД 2025/2026 | Алгебра]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]

[[Математический_анализ_2_КНАД_2025/26 | Математический анализ-2 2025/26 (КНАД)]]
||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ЭАД'''
|-
|
[[Язык программирования Python 2025/26 (ЭАД) ]]

[[DM1EAD-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ЭАД)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]
||
 

||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ДРИП'''
|-
|
[[Ddip2529 | Линейная алгебра и геометрия]]

[[DM_DRIP-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ДРИП)]]

||
 

||
 

||
 

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture] ==

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения
|-
| [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
|}

== Факультативы ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Период
|-
|}

= Архив до 2024/25 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Математический Анализ КНАД 25/26

2025-09-10T14:14:32Z

Gazuev: Новая страница: «= Преподаватели и учебные ассистенты = Телеграм-чаты курса: [весь поток] [БКНАД241] [БКНАД242]…»

= Преподаватели и учебные ассистенты =
Телеграм-чаты курса:
[весь поток]
[БКНАД241]
[БКНАД242]
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БКНАД251 !! БКНАД252 !! БКНАД253
|-
|| Лектор ||colspan="2"| [https://t.me/StShEq Артем Лобода]
|-
|| Семинарист || [] || []
|-
|| Ассистент || [] || []
|-
|| Ассистент лектора ||colspan="2"| []
|-
|}

= Расписание консультаций =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| _ || _ || _ || _ || _
|-
||По договорённости ||По договорённости|| По договорённости || По договорённости || По договорённости
|}

= Формы контроля знаний студентов =

*Коллоквиум - одно или два мероприятия в семестре, 3 вопроса на формулировки (4/3 балла каждая), 1 или 2 вопроса на доказательства (если не менее 8/3 баллов за формулировки) (одно 6 баллов или, если два, то 3 балла каждое). Возможны доп. вопросы и промежуточные баллы. Принимается ассистентами, семинаристами и лектором. Возможны также дополнительные принимающие, каждый из которых предварительно осведомляется обо всех правилах приёма. Коллоквиум может проводиться на платформе zoom.

*Контрольная работа - состоит из примерно шести задач. Задачи соответствуют темам семинарских занятий и похожи по типу на те, что обсуждались на семинарах. При этом, конечно, необходимо иногда применить комбинацию из нескольких подходов, обсуждавшихся на семинарах, где-то требуется нестандартный подход, однако никаких дополнительных знаний, кроме тех, что получены в ходе изучения соответствующих тем, не требуется. Готовится лектором и семинаристом. Пользоваться можно только чистыми листками и ручкой, ничем больше пользоваться нельзя. Каждая задача оценивается максимум в 10 балла, итоговая сумма конвертируется так, что максимум соответствует 10 итоговым баллам. Проводится на платформе zoom.

*Домашнее задание - задачи аналогичны тем, которые решаются на семинаре, оцениваются в 10 первичных баллов максимум каждое, если выполнены все задачи. Даются раз в неделю, примерно по 4 задачи. Эти задания очень полезны для тренировки. Студенты должны отмечать сделанные задачи в табличках, которые готовят для них ассистенты (1 балл -- задача сделана, 0, 5 балла -- задача сделана частично, 0 баллов -- задача не сделана). Если студент отмечает, что решил задачу из домашнего, то он должен быть готов рассказать решение на семинаре. На семинаре, следующем после того, на котором было задано задание, оно полностью разбирается преподавателем и теми студентами, у которых разбираемые задачи помечены как сделанные. Если при разборе люди, отметившие, что решили задачу, видят, что задача решена неверно, то они снимают пометку о том, что задача сделана. В случае простых арифметических ошибок и невнимательности можно снять 0, 5 балла или не снимать вообще, если ошибка не смысловая и ход решения логически верен. Ассистенты будут каждую неделю выборочно просить студентов присылать им решения прошедших домашних в оговоренные сроки. '''Если задание не отправлено или отправлено, но в нём серьёзные ошибки или задачи не доделаны, то баллы и за это домашнее, и за все предыдущие в текущем модуле аннулируются. Если студент отметил задачу как выполненную, то он должен прийти на семинар и быть готовым её разобрать, то есть проставляя баллы за задачи, студент выражает готовность появиться на семинаре. Если студент поставил баллы, но на семинар не явился, то баллы за это домашнее сгорают или студент перед семинаром должен отправить в личные сообщения в telegram семинаристу или ассистенту домашнее, после чего, если он не придёт на семинар, но отправленные задачи решены верно, баллы за это домашнее задание не снимутся.''' Рекомендуется делать эти домашние, так как это важная часть подготовки к контрольным и экзаменам. Оценка за этот элемент контроля -- это среднее арифметическое оценок за все домашние.

*Большое домашнее задание - Два или три раза за семестр будет выдано домашнее задание из 5 – 8 задач (на последовательности, на непрерывность и на дифференцируемость, а про второй семестр информация будет позже). Каждый студент формирует свой вариант по указанной формуле, выбирая из списков задач выпавшие ему номера. '''Если вариант сгенерирован неверно, то домашнее задание оценивается в ноль баллов.''' Оценка за каждое домашнее задание составляет максимум 10 баллов, а оценка за этот элемент контроля – это среднее арифметическое всех оценок за большие домашние работы.

*Задачи со звёздочками -Выдаются вместе с БДЗ две или три задачи повышенной сложности. Для их решения можно и нужно изучать дополнительный материал и в них очень важно разобраться, чтобы потом сдавший их студент мог их защитить. Устанавливаются сроки сдачи, как и в БДЗ. Полные решения необходимо отправить в указанные сроки (отправлять можно постепенно). Ассистент проверяет решения, и студент может быть вызван на защиту. После этого необходимо защитить решения у семинариста. Работа оценивается в 10 баллов максимум. Баллы снимаются, если ассистент находит ошибки при проверке, если при защите выясняется, что решение студент не понимает или в процессе защиты, обнаруживаются ошибки. Защита проходит в zoom.

*Экзамен - проводится письменно, состоит из примерно 6 задач по темам, которые пройдены на лекциях и семинарах. Всё, что касается сложности задач, аналогично тому, что написано о контрольной работе. Каждая задача оценивается в 10 первичных балла, итоговая сумма конвертируется так, чтобы максимум соответствовал 10 баллам. Пользоваться можно только ручкой, чистыми листками, также разрешается принести с собой один лист формата А4, исписанный чем угодно. Никакое списывание или использование иных дополнительных материалов не допускается. Проводится на платформе zoom.

= Порядок формирования итоговой оценки =

== 2-й модуль ==
O1 сем = min{8; 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,24*Окр + 0,24*Оэкз} + 0,2*Oзвездочки.

*Одз - средняя оценка за домашние работы;
*ОБДЗ - средняя оценка за большие домашние задания;
*Околл1 и *Околл2 - оценки за коллоквиум1 и коллоквиум2 (если в семестре прошёл один коллоквиум, то его вес равен 0,28);
*Окр - оценка за контрольную1;
*Оэкз - оценка за экзамен.

'''Обратите внимание, что, не решая звёздочки, вы можете получить за курс максимум 8 баллов. При этом есть дополнительные требования.'''

Балл, который даёт часть формулы 0,01*Одз + 0,2*ОБДЗ + 0,15*(Околл1 + Околл2) + 0,24*Окр + 0,25*Оэкз назовём НАКОП. Если НАКОП больше или равен 6, то звёздочки в итоговую формулу войдут с весом 0, 2. Если НАКОП больше или равен 5, но строго меньше 6, то возможно (в зависимости от работы студента, его баллов за еженедельные домашние и оценок за основные элементы контроля), что вес звёздочек будет снижен до 0,15 или 0,1.

Если НАКОП строго меньше 5, то вес оценок за звёздочки может быть снижен до 0,1 или звёздочки вообще могут не засчитать.

== 4-й модуль ==

Возможно, появятся ещё формы контроля, а тогда формула может немного измениться.

O1 сем = min{8; 0,05*Одз + 0,19*ОБДЗ + 0,14*(Околл1 + Околл2) + 0,24*Окр + 0,24*Оэкз} + 0,2*Oзвездочки.

*Одз - средняя оценка за домашние работы;
*ОБДЗ - средняя оценка за большие домашние задания;
*Околл1 и *Околл2 - оценки за коллоквиум1 и коллоквиум2;
*Окр - оценка за контрольную1;
Одобор - оценка за добор баллов;
*Оэкз - оценка за экзамен.

'''Обратите внимание, что, не решая звёздочки, вы можете получить за курс максимум 8 баллов.'''

== Итог за курс ==
Oитог = O2 сем
= Лекции =

[https://www.overleaf.com/5251977395zjygwrstdxmb '''ссылка на ТеХ для редактирования'''] (лекции будут появляться постепенно)

'''Лекция 1''' [
[ '''видеозапись'''], [ '''конспект''']]

'''Лекция 2''' [
[ '''видеозапись'''],
[ '''конспект''']]

== Семинарские листки ==
[_ Лист 1]

= Домашние задания =
*'''ДЗ 1'''. _

Еженедельные Д. З. теперь в telegram.

Формы, в которых отмечают сделанные номера, выдаются ассистентами в telegram.

= Контрольные работы =
У вас будет по одной контрольной работе в семестр. Контрольная проводится в письменном формате.
== 1-2 модуль ==
[Демо КР 1] Первая контрольная состоится ориентировочно в конце октября, ссылка на конференцию и правила проведения будут отправлены в telegram. В правилах будут описаны случаи, при которых за контрольную можно получить нули, а также в правилах будут описаны все детали проведения и то, что должны иметь при себе сдающие.

== 3-4 модуль ==
[Демо-вариант КР2] Контрольная 2 состоится ориентировочно в конце апреля -- начале мая, время и правила будут известны позже.

= Коллоквиумы =
== 1-2 модуль ==
[Формулировки коллоквиума 1]

[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 1]

Первый коллоквиум состоится ориентировочно в в ноябре -- начале декабря, время начала и правила проведения появятся перед коллоквиумом. Примерный алгоритм: сдающему задают три вопроса на формулировки, причём за вопрос с формулировками зарабатывается максимум 4/3 балла, с шагом в треть балла. Если из трёх вопросов с формулировками нет ответа более, чем на 1 вопрос, то коллоквиум прекращается, а сдающему выставляется то, что он заработал на верных формулировках. Если хотя бы два вопроса с формулировками освещены полностью, то принимающего допускают до сдачи доказательств, он приходит в указанное в определённое время и пишет под наблюдением одно или два доказательства. За вопрос с доказательствами зарабатывается максимум 6 баллов, если оно одно, или 3 балла за каждое, если их два, с шагом в 1 балл. Таким образом, за ответ можно заработать максимум 10 баллов. Дополнительные вопросы могут задаваться при ответе. Принимающий может попросить сформулировать то утверждение, которое используется в формулировке или доказательстве. Принимающий может попросить привести пример, поясняющий утверждение, пример, в котором демонстрируется, как применять утверждение из ответа. Уважаемые студенты, призываем вас читать материалы лекций, смотреть видео и готовиться заранее, а мы готовы отвечать на ваши вопросы и всячески вам помогать. Правила проведения коллоквиума 1 будут отправлены в Telegram. Удачи вам в подготовке и успехов вообще!

''Примерная программа курса''

1. Рациональные и действительные числа. Принцип полноты.

2. Построение вещественной прямой и некоторые множества на ней. Лемма о вложенных отрезках. Предел последовательности.

3. Свойства пределов последовательностей. Точная верхняя и точная нижняя грань.

4. Монотонные последовательности. Теорема Вейерштрасса. Число е.

5. Частичные пределы. Лемма Больцано – Вейерштрасса.

6. Критерий Коши существования предела последовательности.

7. Определения предела функции по Коши и по Гейне. Свойства пределов.

8. Замечательные пределы.

9. О-символика.

10. Непрерывные функции. Локальные свойства непрерывных функций..

11. Свойства функций, непрерывных на отрезке. Равномерная непрерывность функций.

12. Производная и дифференциал. Касательная к графику функции.

13. Правила дифференцирования и таблица производных. Свойства дифференцируемых функций.

14. Раскрытие неопределённостей.

15. Производные высших порядков. Локальная формула Тейлора.

16. Формула Тейлора с остаточным членом в форме Коши, Лагранжа.

17. Выпуклость. Интерполяция и метод Ньютона.

== 3-4 модуль ==
[Формулировки коллоквиума 2]

[Вопросы на доказательство к коллоквиуму 2]

[Формулировки к добору баллов]

[Вопросы на доказательство к добору баллов]

''Примерная программа курса''

1. Первообразная и неопределённый интеграл. Таблица интегралов и основные методы интегрирования.

2. Интегрирование рациональных функций.

3. Определённый интеграл. Суммы Дарбу и критерии интегрируемости. Основные свойства определённого интеграла.

4. Несобственные интегралы.

5. Применения определённого интеграла.

6. Метрические и нормированные пространства.

7. Непрерывные отображения и их свойства.

8. Дифференцируемость. Частные производные и производные по направлению. Градиент.

9. Дифференциал. Геометрический смысл дифференциала.

10. Производные и дифференциалы высших порядков. Формула Тейлора.

11. Локальный экстремум функции многих переменных. Необходимые и достаточные условия.

12. Неявные функция. Теорема о неявном отображении и об обратном отображении.

13. Условный экстремум.

= Экзамены =
[Демо экзамена, 2 модуль]

[Демо экзамена, 4 модуль]

= Ведомости текущего контроля =
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| [БКНАД251] || [БКНАД252] || [БКНАД253]
|-
|}

= Литература =
== Основная ==
*Никольский С.М. - Курс математического анализа - Издательство "Физматлит" - 2001 - 592с. - ISBN: 978-5-9221-0160-8 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2270
*Зорич В. А. - Математический анализ, том 1 и 2.
*Демидович Б.П. - Сборник задач и упражнений по математическому анализу: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2020 - 624с. - ISBN: 978-5-8114-4874-6 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/126716
*Виноградова И. А., Олехник С. Н., Садовничий В. А. - Математический анализ в задачах и упражнениях, 3 тома.
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 3. Функции нескольких переменных - Издательство "Физматлит" - 2003 - 472с. - ISBN: 5-9221-0308-3 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2220
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 1. Предел. Непрерывность. Дифференцируемость - Издательство "Физматлит" - 2010 - 496с. - ISBN: 978-5-9221-0306-0 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2226
*Кудрявцев Л.Д., Кутасов А.Д., Чехлов В.И. - Сборник задач по математическому анализу. Том 2. Интегралы. Ряды - Издательство "Физматлит" - 2009 - 504с. - ISBN: 978-5-9221-0307-7 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/2227

== Дополнительная ==
*Фихтенгольц Г. М. - Курс дифференциального и интегрального исчисления. Том 1, 2, 3.
*Terence Tao. - Analysis l.

Wiki ФКН

2025-09-10T14:10:43Z

Gazuev:

__NOTOC__
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

{| class="wikitable"
|-
! colspan="2" | <div style="text-align: center;">'''Навигация'''</div>
|-
! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]
| <div style="text-align:center">[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]</div>
|-
! colspan="2" | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]
|}

== Курсы за 2025/26 учебный год ==
{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | '''майноры и факультативы'''
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|

'''М+'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2025-26 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2025/26 (основной поток) ]]

 

||

'''М+'''

[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток)_ПМИ_и_ЭАД_2025/2026 | Математический анализ-2 (ПМИ + ЭАД)]]

 

'''П'''

[[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]
 

[[CAOS-2025/26 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2025/26 | Алгоритмы и структуры данных 2 2025/26]]

||

[[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_1_25/26 | Машинное обучение 1]]

[[Математическая_статистика_2_2025/2026 | Математическая статистика 2]]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

 

||

[[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%B8_(25/26) Генеративные модели на основе диффузии 25/26]

[[Большие_языковые_модели_25_26 | Большие языковые модели]]

'''ПМИ / МОП'''

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_2_2025 Глубинное обучение 2]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[ OWF-25-26 | Односторонние функции и их применения ]]

 

| rowspan="11" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2025/26|Биоинформатика 1 год 2025/26]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2025/26|Биоинформатика 2 год 2025/26]]

[[Введение_в_программирование_25/26|Введение в программирование. Питон 25/26]]

[[Введение_в_базы_данных_25/26|Введение в базы данных 25/26]]

[[Основы_глубинного_обучения_25/26|Основы глубинного обучения 25/26]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПИ'''
|-
|

[[Алгебра_ПИ_2025-2026|Алгебра 25/26]]

[[Дискретная_математика_25/26|Дискретная математика 25/26]]

[[Математический_анализ_25/26|Математический анализ 25/26]]

|
[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_25/26|НИС Методы и алгоритмы защиты информации 25/26]]
|
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПАД'''
|-
|
'''1st year DSBA 2025/2026'''

[[Calculus 1 DSBA 2025/2026 | Calculus 1 (modules 1-4)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2025/2026 | C++ Programming Language (modules 1-3)]]

[[English DSBA 2025/2026 | English Language (modules 1-4)]]

[[LAaG DSBA 2025/2026 | Linear Algebra and Geometry (modules 1-4)]]

[[Discrete Mathematics 1 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 1 (modules 1-3)]]

[[Russian History DSBA 2025/2026 | Russian History (modules 1-4)]]

[[Economics DSBA 2025/2026 | Economics (modules 2-3)]]

[[Foundations of Russian Statehood DSBA 2025/2026 | Foundations of Russian Statehood (module 3)]]

[[Algebra DSBA 2025/2026 | Algebra (module 4)]]

[[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures 1 (module 4)]]

[[Python for Data Science DSBA 2025/2026 | Python for Data Science (module 4)]]

||
'''2nd year DSBA 2025/2026'''

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures (modules 1-3)]]

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 2 (modules 1-2)]]

[[Calculus 2 DSBA 2025/2026 | Calculus 2 (modules 1-2)]]

[[Probability Theory DSBA 2025/2026 | Probability Theory (modules 1-2)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2025/2026 | Introduction to Micro and Macroeconomics (modules 1-4)]]

[[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2025/2026 | Computer Architecture and Operating Systems (modules 3-4)]]

[[Mathematical Statistics DSBA 2025/2026 | Mathematical Statistics (modules 3-4)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 modules 3-4 | Machine Learning 1 (modules 3-4)]]

[[Differential Equations DSBA 2025/2026 | Differential Equations (modules (3-4)]]

'''Minors'''

[[Business and Management in Global Context DSBA 2025/2026 | Business and Management in Global Context (modules 1-4)]]

[[Introduction to Finance DSBA 2025/2026 | Introduction to Finance (modules 1-4)]]

||
'''3rd year DSBA 2025/2026'''

[[Databases DSBA 2025/2026 | Databases (modules 1-2)]]

[[Optimization Methods DSBA 2025/2026 | Optimization Methods (modules 1-2)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 | Machine Learning 1 (modules 1-2)]]

[[Stochastic processes and applications DSBA 2025/2026 | Stochastic processes and applications (modules 1-2)]]

[[Time Series Analysis DSBA 2025/2026 | Time Series Analysis (modules 3-4)]]

[[Deep Learning DSBA 2025/2026 | Deep Learning (modules 3-4)]]

'''Minors'''

[[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2025/2026 | Introduction to Entrepreneurship (business minor, modules 1-2)]]

[[Information Systems Management DSBA 2025/2026 | Information Systems Management (business minor, modules 3-4)]]

[[Econometrics DSBA 2025/2026 | Elements of Econometrics (finance minor, modules 1-4)]]

'''Specialization Data Science in Business'''

[[Research Seminar "Data Analysis in Business" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in Business“ (modules 1-4)]]

[[Data Analysis in Business DSBA 2025/2026 | Data Analysis in Business (modules 1-2)]]

[[Investment Management for Business DSBA 2025/2026 | Investment Management for Business (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Science in Finance'''

[[Research Seminar "Data Science in Financial Economics" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Economics" (modules 1-4)]]

[[Financial Mathematics DSBA 2025/2026 | Financial Mathematics (modules 1-2)]]

[[Risk Management in Bank DSBA 2025/2026 | Risk Management in Bank (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Analysis in Applied Research'''

[[Research Seminar "Data Science in Scientific Research" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Scientific Research" (modules 1-4)]]

[[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2025/2026 | Methods of Mathematical Modeling (modules 1-2)]]

[[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2025/2026 | Applied Statistics for Machine Learning (modules 3-4)]]

'''Electives (modules 3-4)'''

[[Operations Research and Game Theory DSBA 2025/2026 | Operations Research and Game Theory]]

[[Advanced Statistical Methods DSBA 2025/2026 | Advanced Statistical Methods]]

[[Recommender Systems DSBA 2025/2026 | Recommender Systems]]

||
'''4th year DSBA 2025/2026'''

[[Strategy DSBA 2025/2026 | Strategy (modules 1-3)]]

[[Statistical Methods for Market Research DSBA 2025/2026 | Statistical Methods for Market Research (modules 2-3)]]

'''Electives block 1 (modules 1-3)'''

[[Core Management Concepts DSBA 2025/2026 | Core Management Concepts]]

[[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2025/2026 | Asset Pricing and Financial Markets]]

'''Electives block 2 (modules 1-2)'''

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2025/2026 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]

[[Quantitative Finance DSBA 2025/2026 | Quantitative Finance]]

[[nformation Security Risk Management DSBA 2025/2026 | nformation Security Risk Management]]

[[Generative Models in Machine Learning DSBA 2025/2026 | Generative Models in Machine Learning]]

[[Natural Language Processing DSBA 2025/2026 | Natural Language Processing]]

'''Electives block 3 (module 3)'''

[[Information Systems DSBA 2025/2026 | Information Systems]]

[[Cоmputer Vision DSBA 2025/2026 | Cоmputer Vision]]

'''Research Seminar Electives (modules 1-3)'''

[[Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences"]]

[[Research Seminar "Data Science in Financial Markets" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Markets"]]

[[Research Seminar "Data analysis in complex systems" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data analysis in complex systems"]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''КНАД'''
|-
|
[[Линейная алгебра КНАД 25/26]]

[[Математический Анализ КНАД 25/26]]

||
[[Алгебра КНАД 2025/2026 | Алгебра]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]

[[Математический_анализ_2_КНАД_2025/26 | Математический анализ-2 2025/26 (КНАД)]]
||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ЭАД'''
|-
|
[[Язык программирования Python 2025/26 (ЭАД) ]]

[[DM1EAD-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ЭАД)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]
||
 

||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ДРИП'''
|-
|
[[Ddip2529 | Линейная алгебра и геометрия]]

[[DM_DRIP-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ДРИП)]]

||
 

||
 

||
 

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture] ==

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения
|-
| [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
|}

== Факультативы ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Период
|-
|}

= Архив до 2024/25 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-08-30T20:47:44Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Введение_в_MLOPS_(ИИ24,_5_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_(ИИ24,_5_модуль) ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Хажгериев Мурат Антонович
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка данных интеллектуального акустического мониторинга]
|| По выбору || Скворцов Илья
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Машинное обучение (ИИ25, 2-3 модули)

2025-08-30T20:25:45Z

Прикладной Python (ИИ25, 2-3 модули)

2025-08-30T20:23:41Z

Анализ временных рядов (ИИ25, 2-3 модули)

2025-08-30T20:23:31Z

Математика для анализа данных (ИИ25, 1-2 модули)

2025-08-30T20:23:21Z

Инструменты разработки (ИИ25, 1-2 модули)

2025-08-30T20:23:13Z

SQL (ИИ25, 1 модуль)

2025-08-30T20:23:02Z

Python для анализа данных (ИИ25, 1 модуль)

2025-08-30T20:22:50Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-08-30T20:21:40Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Хажгериев Мурат Антонович
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка данных интеллектуального акустического мониторинга]
|| По выбору || Скворцов Илья
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-08-30T20:16:40Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_SQL_(ИИ25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули) Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Хажгериев Мурат Антонович
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка данных интеллектуального акустического мониторинга]
|| По выбору || Скворцов Илья
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

ИИ Python для анализа данных (ИИ25, 1 модуль)

2025-08-30T20:15:08Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-08-30T20:12:34Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Python_для_анализа_данных_(ИИ25,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_SQL_(2024-25,_1_модуль) SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Инструменты_разработки_(ИИ25,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Математика_для_анализа_данных_(ИИ25,_1-2_модули) Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Анализ_временных_рядов_(ИИ25,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Прикладной_Python_(ИИ25,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Машинное_обучение_(ИИ25,_2-3_модули)
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Хажгериев Мурат Антонович
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка данных интеллектуального акустического мониторинга]
|| По выбору || Скворцов Илья
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-08-30T19:57:54Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ранее «Машинное обучение и высоконагруженные системы») =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Куратор первого курса: [https://t.me/sabrina_sadiekh Сабрина Садиех]

Куратор второго курса: [https://t.me/Savely_Prokhorov Савелий Прохоров]

Куратор обоих курсов: [https://t.me/WhiteShape Гордей Зуев]

Электронная почта: [http://mailto:aionline@hse.ru aionline@hse.ru]

== 2025/2026 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ25: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

ИИ24: [таблица с расписанием и оценками] | [Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ25 ====

[[Image:AI1.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Боревский Андрей || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [SQL]
|| Бояр Владислав || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Ахтямов Павел Ибрагимович
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Костромина Алина
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк
| 3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[YouTube]] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]] || [Anytask]
|-
| [Рекомендательные системы] || Гончаренко Владислав || 3-4 || [[ YouTube]] || [[Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]] || [Anytask]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[GDrive]] || [Anytask]
|-
|}

==== ИИ24 ====

[[Image:AI2.png|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%98%D0%A1%D0%9E%D0%91%D0%9E%D0%94-2025 Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Ивченко Олег Николаевич || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2025) Генеративные модели] || Обязательный
|| Тихонова Мария Ивановна, Карагодин Никита Сергеевич, Кантонистова Елена Олеговна || 5-6
|| [YouTube] || [github]|| [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_25/26 Обработка естественного языка - 1] || Обязательный
|| Хажгериев Мурат Анзорович || 5 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ИИ24,_5_модуль)#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D0.B0 Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Stepik]
|-
| [ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 5 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]
|-
| [Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка естественного языка - 2]
|| По выбору || Хажгериев Мурат Антонович
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору || Борис Жестков, Бурлова Альбина Сергеевна
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Векторный поиск]
|| По выбору || Панчук Георгий
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Обработка данных интеллектуального акустического мониторинга]
|| По выбору || Скворцов Илья
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [DL для звука] || По выбору || Карагодин Никита Сергеевич
|| 6-7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Распределенные системы]
|| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович
|| 7 || YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов || 7 || [YouTube] || [github] || [Anytask]
|-
| [Компьютерное зрение] || По выбору || Блуменау Марк Ильич || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Подготовка к собеседованиям на позиции DS/MLE]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [ Обучение с подкреплением]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Проектный курс по LLM]
|| По выбору || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Валидация больших генеративных моделей]
|| По выбору || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
| [Факультатив 3D CV]
|| Факультатив || Струминский Кирилл, Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

ИПР КНАД 24/25

2025-05-12T21:57:20Z

Gazuev:

'''Преподаватели:''' [https://www.hse.ru/org/persons/307352167 С.С. Горшков] и еще 3

[https://t.me/+_tM7x-EoC6MyMGFi Телеграм-чат]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%9F%D0%A0_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_23/24 Курс прошлого года]

[http://wiki.cs.hse.ru/MissingSemester2021/2022 Курс ПМИ]

[https://disk.yandex.ru/d/iwFlha6NmnWZ-A/1%20%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81/%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8 Записи занятий]

[http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0_%D0%B8_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%9A%D0%9D%D0%90%D0%94_24/25 Курс 3 модуля по питону]

==Расписание занятий и ссылки==

Лекции [https://zoom.us/j/91337512746?pwd=5vwI42pMTLZ3Wk06TWYM5GHkagusah.1 Zoom]

Семинары [https://zoom.us/j/94763166140?pwd=PAavhRGi4j8vXSqSb7OxzlaeaFCqZz.1 Zoom]

==Программа курса==

1. '''8 апреля''' Вводная лекция. Shell, env variables, различные виды, zsh. [https://github.com/danlark1/hse_missing_cs_education/tree/master/intro Записки] [https://docs.google.com/presentation/d/1w5nbfOI9_xF0GbvGTu9ldmd1rezHVZ9wg23rDG7OjN0/edit?usp=sharing Презентация] [https://github.com/blackav/hse-caos-2019/tree/master/01-intro Дополнительное чтиво]

2. '''10 апреля''' Shell scripting, grep, find, curl. [https://github.com/danlark1/hse_missing_cs_education/tree/master/shell_scripting Конспект] [https://github.com/google/re2/wiki/Syntax Синтаксис регулярок] [https://github.com/blackav/hse-caos-2019/blob/master/01-intro/03-cmdline-part2.md дополнительное чтение про shell scipts] [https://runebook.dev/ru/docs/jq/index утилита jq]

3. '''12 апреля''' Семинар по shell scripting. [https://colab.research.google.com/drive/13gv2XKCfUud9ZndKO0oHhoJaqQISnnD4?usp=sharing задачи с решениями] [https://github.com/blackav/hse-caos-2019/blob/master/01-intro/03-cmdline-part2.md#%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B0- проверки условий в bash]

4. '''15 апреля''' Тестирование: [https://habr.com/ru/articles/788212/ пирамида тестирования], [https://habr.com/ru/companies/infopulse/articles/430502/ нагрузочное], [https://uneex.org/LecturesCMC/PythonDevelopment2023/10_Testing в целом про тестирование в питоне], [https://docs.google.com/presentation/d/1x8LWmm8KnLwYxaxPelQhgr-0D1a0ACwi1bVcOApmQm8/edit?usp=sharing слайды]

5. '''17 апреля'''

6. '''19 апреля'''

7. '''24 апреля'''

8. '''17 мая'''

9. '''17 мая'''

10. '''22 мая'''

11. '''24 мая'''

12. '''24 мая'''

13. '''29 мая'''

14. '''31 мая'''

15. '''5 июня'''

==Домашнее задание==

1. Shell scripting. Первое ДЗ выполняется в системе Яндекс.Контест: https://official.contest.yandex.ru/contest/77398/enter/

1) При сдаче прикрепляйте файл с решением с расширением .sh вместо того, чтобы вставлять код в текстовое поле. По неизвестным причинам Яндекс.Контест может плохо работать с решениями, сданными текстом.

2) У команды sed на MacOS немного другой синтаксис: https://unix.stackexchange.com/a/323990 . На сервере линукс, соответственно, сдавайте вариант, который работает под линуксом.

3) На оценку 10 за это ДЗ достаточно решить 4 задачи из 5 (решение 5 задач = 13 баллов)

Дедлайн 4 мая 2025, 23:59:59

2. Тестирование API-сервиса

Факультатив 3D CV 24/25 (МОВС23)

2025-04-02T17:02:57Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-04-02T17:02:27Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры "Искусственный интеллект (ранее "Машинное обучение и высоконагруженные системы")" =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Кураторы певрого курса: [https://t.me/roman_zalesinskii Залесинский Роман], [https://t.me/sabrina_sadiekh Садиех Сабрина]
Кураторы второго курса: [https://t.me/WhiteShape Зуев Гордей]

Электронная почта: [http://mailto:mlds@hse.ru mlds@hse.ru]

== 2024/2025 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ24: [https://shorturl.at/hJwii таблица с расписанием и оценками] | [https://calendar.google.com/calendar/u/2?cid=NDlhYTMyNzkxOGExOGU5MDE1MzEyMGQ4MTVmMzYzNWZhMzkzMWJhYWRiZTgwMTNjZTllMjAwMGQ4ZDQ5YTAxNkBncm91cC5jYWxlbmRhci5nb29nbGUuY29t Google-календарь]

ММОВС23: [https://shorturl.at/vB457 таблица с расписанием и оценками] | [... Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ24 ====

[[Image:AI 1year.jpg|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Python_для_анализа_данных_(ИИ24,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Кубаева Ассоль Рауфжоновна || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_SQL_(2024-25,_1_модуль) SQL]
|| Паточенко Евгений Анатольевич || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Инструменты_разработки_(ИИ24,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Паточенко Евгений Анатольевич
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]: гр.1 (базовая) - <code>...</code>; гр.2 (продвинутая) - <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Математика_для_анализа_данных_(ИИ24,_1-2_модули)#.D0.A4.D0.BE.D1.80.D0.BC.D1.83.D0.BB.D0.B0_.D0.BE.D1.86.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D1.8F Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич и Пепа Руслан
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: гр.1 (базовая) - <code>...</code>; гр.2 (продвинутая) - <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Анализ_временных_рядов_(ИИ24,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Романенко Алексей Александрович
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Прикладной_Python_(ИИ24,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Машинное_обучение_(ИИ24,_2-3_модули)#.D0.A4.D0.BE.D1.80.D0.BC.D1.83.D0.BB.D0.B0_.D0.BE.D1.86.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D1.8F Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Прикладная_статистика_(ИИ24,_3-4_модули)#.D0.A4.D0.BE.D1.80.D0.BC.D1.83.D0.BB.D0.B0_.D0.BE.D1.86.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D1.8F Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[ YouTube]] || [[ Репозиторий]], [[ GDrive с конспектами]]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Промышленная_разработка_(2024-25,_3-4_модули) Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[ Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Рекомендательные_системы_(2024-25,_3-4_модули) Рекомендательные системы] || Базовая кафедра VK || 3-4 || [[ YouTube]] || [[ Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк и Гущин Михаил
| 4 || [[ YouTube]] ||
[[ GDrive с семинарскими ноутбуками]],

[[ Репозиторий]]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[ GDrive]]
|-
|}

==== ММОВС23 ====

[[Image:AI 2year.jpeg|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2024) Генеративные модели] || Обязательный
|| Михаил Гущин и Глеб Ершов || 5
|| [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzAyx-2LU28AhSolH51dGowT YouTube]
|| [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse github]
|| [https://anytask.org/course/1124 Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ММОВС23,_5_модуль) Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzAWRaJGyfr8vHVkRsqlxi7P YouTube] || || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_MLOps_Начало_(2024-25,_1_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBEiYQg3Lq7HVdz5pDCKwft YouTube] || [[Репозиторий]] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Трансформеры_(ММОВС23,_5_модуль) Трансформеры]
|| По выбору (трек DL in Production) || Валерий Терновский
|| 5 || [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzC5Mk8JKG3QT9zKSPR8IxTK YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Обработка_и_анализ_больших_массивов_данных,_BigData_(ММОВС23,_5-6_модули) Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Максим Бартенев и Саттар Гюльмамедов || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Online-курс]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_24/25 Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов и Тингир Бадмаев || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Online-курс]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_24/25 ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_24/25 Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [[Anytask]]: <code>...</code>
|-

| [http://wiki.cs.hse.ru/MLOps_24/25 MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Engineering_24/25 Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/DL_для_звука_24/25 DL для звука]
|| По выбору (трек DL in Production) || Борис Жестков
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Мультимодальные_нейронные_сети_24/25 Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору (трек DL in Production) || Борис Жестков
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[ Распределенные_системы_24/25 (МОВС23) | Распределенные системы]]
|| По выбору || Павел Ахтямов
|| 7 || YouTube] ||
|-
| [[Компьютерное_зрение_24/25 (МОВС23)| Компьютерное зрение]] || По выбору || Кирилл Козлов || 7 || [YouTube] ||
|-
| [[ Подготовка_к_собеседованиям_на_DS/MLE_24/25 (МОВС23)| Подготовка к собеседованиям на DS/MLE]]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] ||
|-
| [[ Обучение_с_подкреплением_24/25 (МОВС23)| Обучение с подкреплением]]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [[ Репозиторий]]
|-
| [[НИС "Современное машинное обучение" 24/25 (МОВС23)| НИС "Современное машинное обучение"]] || Обязательный || Елена Кантонистова || 7 модуль || [YouTube] || [[ Репозиторий]]
|-
| [[AI_Case_Study_24/25 (МОВС23)| AI Case Study]]
|| По выбору (трек DL in Production) || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[Валидация_больших_генеративных_моделей_24/25 (МОВС23)| Валидация больших генеративных моделей]]
|| По выбору (трек DL in Production) || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[Факультатив_LLM_24/25 (МОВС23)| Факультатив LLM]]
|| Факультатив || Шмонов Михаил
Панков Вячеслав
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[Факультатив_3D_CV_24/25 (МОВС23)| Факультатив 3D CV]]
|| Факультатив || Струминский Кирилл
Алиев Мишан
|| 8 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

ИИ Прикладной Python (ИИ24, 2-3 модули)

2025-03-12T12:18:48Z

Gazuev:

==О курсе==

''В данном курсе изучаются основные инструменты и подходы, которые используются в backend-разработке современных сервисов на языке Python. Курс предназначен для освоения веб-фреймворка FastAPI и всей сопутствующей экосистемы: асинхронное программирование, тестирование, SQLAlchemy, Redis, Celery, Pytest, логирование, мониторинг.''

Занятия проводятся в Zoom [https://us06web.zoom.us/j/88608703001?pwd=OpGU6ZSnM6bnKV4FS17iKMW4Si6KsP.1 ссылка] '''в четверг в 18:10'''

[https://anytask.org/course/1149 Anytask]
Ключ: <code>2NFjii4</code>

==Контакты==

[https://t.me/+GW5syYpf9y4zNWZi Telegram-чат курса]

Преподаватель: Горшков Сергей ([https://t.me/Serggor98 @Serggor98])

Ассистент лектора: Зуев Гордей ([https://t.me/WhiteShape @WhiteShape])

=== Ассистенты ===
{| class="wikitable"
|-
! Ассистент !! Контакты
|-
| style="background:#eaecf0;" | Зуев Гордей || [https://t.me/WhiteShape @WhiteShape]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Алика Сидорова || [https://t.me/XfizcultXprivetX @XfizcultXprivetX]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Шакирова Динара || [https://t.me/Defekret @Defekret]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Лапшов Валерий || [https://t.me/Kenshi2k @Kenshi2k]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Князев Федор || [https://t.me/theknyazev @theknyazev]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Марат Мельгизин || [https://t.me/v_oxel @v_oxel]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Илья Сокур || [https://t.me/ilias_ml @ilias_ml]
|-
| style="background:#eaecf0;" | Даниил Валялов || [https://t.me/death_league @death_league]
|}

==Материалы курса==

[https://t.me/c/2402313991/7/296 Записи]

[https://docs.google.com/presentation/d/18EdzJmc2ENrYpTYhRILd1-K1nQzFvrhCzxrQAlV7mNs/edit?usp=sharing Презентация с интро курса]

[https://github.com/hse-ai/applied_python GitHub курса]

{| class="wikitable"
|-
! Занятие !! Тема !! Дата
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' [https://t.me/c/2402313991/293/295 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1ascAHhlB7hJ1V9z20xH_rWryntleD1y4?usp=sharing Ноутбук] [https://docs.google.com/presentation/d/1x78vCIWxY70uWgVvBCPOhjnNWemMBqG1gVv_9I0Iddo/edit?usp=sharing Слайды] [https://colab.research.google.com/drive/1YrWXg0IVaLvjhLby6-DhqKMrp6PQkLjb?usp=sharing Конспект] Основы асинхронного программирования, продвинутое использование генераторов, конструкция yield from. От генераторов к асинхронности. || 07.11.24
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' [https://t.me/c/2402313991/293/487 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1ZNnef_irH72TFp_nP5lufZ6-cmCeDeUs?usp=sharing Ноутбук] [https://colab.research.google.com/drive/1q0GdLD0aPifrR-WgXYyWn0iVDDksCHGK?usp=sharing Конспект] Асинхронность. Библиотеки Asyncio, Aiohttp. || 14.11.24
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' [https://t.me/c/2402313991/293/604 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1lxtXzP1uH-JZutCGxzw0ZqDOuuR9qlFg?usp=sharing Ноутбук] [https://colab.research.google.com/drive/1XBNkerJ4RLSu3TLNH9KdBr4qoJQ-LVyO?usp=sharing Конспект] GIL. Процессы и потоки. Основы синхронизации. Способы ускорения вычислений применения функций к датасетам. || 21.11.24
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' [https://t.me/c/2402313991/293/630 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1UZK9m0LajZTzosg5IDP1CiI0JVQ3Peu5?usp=sharing Конспект] Streamlit. Работа с API. [https://openweathermap.org/current OpenWeatherMap API] [https://console.groq.com/docs/api-reference#chat-create groq API] [https://habr.com/ru/articles/813613/ groq статья]|| 28.11.24
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' [https://t.me/c/2402313991/293/702 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1v5qgi0WxBtES6vE3pIf5ybE2Kinr1aX8?usp=sharing Ноутбук] [https://colab.research.google.com/drive/1nPDa11ZDZ2A4-Fs4lN6s9TQwcKDnY6SP?usp=sharing Конспект] SOLID-принципы. Абстрактные классы, продвинутые magic-методы [https://habr.com/ru/companies/productivity_inside/articles/505430/ Принципы SOLID в картинках] || 12.12.24
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' [https://t.me/c/2402313991/293/845 Запись] || [https://github.com/hse-ai/applied_python Код] [https://colab.research.google.com/drive/1-8823TGKSeeAagbm_OJKsLmuOrc5XerV?usp=sharing Конспект] Написание телеграм бота [https://mastergroosha.github.io/aiogram-3-guide/ Отличное руководство по aiogram] [https://github.com/Serggorsar/telegram-bot-student-manager/tree/main Пример недорефакторенного кода с использованием баз данных] || 19.12.24
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' [https://t.me/c/2402313991/293/1203 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1YNhbOx_h5YOjqdKEhEJwE3xTuuCSnofB?usp=sharing Конспект] Паттерны проектирования || 16.01.25
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' [https://t.me/c/2402313991/293/1492 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1Ac4e-Xaby3iNnYHQ-lHzhW3aN8Ww3v88?usp=sharing Конспект] [https://docs.google.com/presentation/d/1Q78okPzXqGA3eqlKKokOV3srVLwp7QIolq-4CsF9TGk/edit#slide=id.g223715285da_0_0 Слайды] Работа с базами данных || 23.01.25
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''9''' [https://t.me/c/2402313991/293/1526 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1152z3mYoOrRuDv6vrLoUlCEXMMTUeGho?usp=sharing Конспект] Веб-серверы в Python || 29.01.25
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''10''' [https://t.me/c/2402313991/293/1541 Запись] || Миграции баз данных, авторизация в FastAPI || 30.01.25
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''11''' [https://t.me/c/2402313991/293/1607 Запись] || Роутеры в FastAPI || 06.02.25
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''12''' [https://t.me/c/2402313991/293/1637 Запись] || FastAPI: продолжение [https://github.com/hse-ai/applied_python/tree/main/fastapi-booking Код] || 20.02.25
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''13''' [https://t.me/c/2402313991/293/1644 Запись] || [https://colab.research.google.com/drive/1UofQ-06gpX-ePrsY0q4U6BBlT0IIFRm_?usp=sharing Конспект] Тестирование || 27.02.25
|-
|}

=== Записи консультаций ===

==Формула оценивания==

О_итог = МИН(10, 0.15*ОStreamlit + 0.15*ОTests + 0.3*ОTelegram-bot + 0.4*ОFastAPI + 0.1*ОБонус)

== Задания для закрепления ==

{| class="wikitable"
|-
! Практика !! Тема !! Задачи !! Разбор !! Дедлайн
|-
| 1 || Генераторы || [https://colab.research.google.com/drive/1tSkDk9iO1AuvrlZvGDKSaDzaXmgRIcfw?usp=sharing задачи] || [https://colab.research.google.com/drive/16ExkPFUglIgUEnPO6xeSRxHCrOP1HMk7?usp=sharing разбор] || 20.11.2024 23:59
|-
| 2 || Асинхронность || [https://colab.research.google.com/drive/1Yo5FzlDEw3nZVPsIbTsMpXo95gfXfz7a?usp=sharing задачи] || [https://colab.research.google.com/drive/1M5cqJanyhUoQj9NJJpWFhC1kb7-Qt0UZ?usp=sharing разбор] || 24.11.2024 23:59
|-
| 3 || Параллельность || [https://colab.research.google.com/drive/1diS4BHO95B_pwMooxZPSLGe2xdWKLzMr?usp=sharing задачи] || [https://colab.research.google.com/drive/1EYa9cuumH3OdtVYV57K8wMZz3FrBurDf?usp=sharing разбор] || 06.12.2024 23:59
|-
| 4 || SOLID || [https://colab.research.google.com/drive/197GLXRzpPMjkLl13wkdPRI7tQOP7Uw5_?usp=sharing задачи] ||[https://colab.research.google.com/drive/11qc-U8rulTHdgqGsIxK8zE0HJrbAmYTm?usp=sharing разбор] || 29.12.2024 23:59
|-
| 5 || Паттерны || [https://colab.research.google.com/drive/1Xlvi5FnjUBZekZlMPezzCnsNsEWwOOAb?usp=sharing задачи] || [https://colab.research.google.com/drive/192EioLYcb2BPXYo5s1qhjMJCXgF0diBD?usp=sharing разбор] || 27.01.2025 23:59
|-
| 6 || Базы данных || [https://colab.research.google.com/drive/12AZEIUdEaRhbae9alfn0PBCkQF0bkfXF?usp=sharing задачи] || [https://colab.research.google.com/drive/1afpulrFA9bFGbUk6IYJ5IACsl-EFYPBN?usp=sharing разбор] || 09.02.2025 23:59
|}

== Проекты (= обязательные домашние задания) ==

{| class="wikitable"
|-
! Номер !! Тема !! Задание !! Мягкий дедлайн !! Жёсткий дедлайн
|-
| 1 || Streamlit || [https://colab.research.google.com/drive/1E-6S-P7yJD72aX6PR770HAmnePXzABIJ?usp=sharing Задание] || 22.12.2024 23:59 || 12.01.2025 23:59
|-
| 2 || Telegram-bot || [https://colab.research.google.com/drive/1qmvfBrTyxhieTeccTCevNQXxaFvTMx-x?usp=sharing Задание] || 22.01.2025 23:59 || 12.02.2025 23:59
|-
| 3 || Сервис на FastAPI|| [https://colab.research.google.com/drive/1_XpbChwNfdSu0k2cBItKDfAX3YOWxU3S?usp=sharing Задание] || 24.03.2025 23:59 || 31.02.2025 23:59
|-
| 4 || Тесты для сервиса|| - || 24.03.2025 23:59 || 31.02.2025 23:59

|}

== Литература ==
* Лучано Рамальо: Python. К вершинам мастерства. 2-е издание, 2022 г., издательство ДМК Пресс
* Мэтью Фаулер: Asyncio и конкурентное программирование на Python, 2023 г., издательство ДМК Пресс
* Курс 1-2 модуля [[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%9E%D0%92%D0%A1_%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_(%D0%9C%D0%9C%D0%9E%D0%92%D0%A123,_1-2_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D0%B8) Основы программирования на Python]]
* [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%B2%D1%8B%D1%81%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B#.D0.9D.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.80_.22.D0.B2.D0.B5.D1.81.D0.BD.D0.B0_2021.22 Вики ИИ(МОВС)]

Факультатив LLM 24/25 (МОВС23)

2025-02-04T20:13:03Z

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2025-02-04T20:12:44Z

Gazuev:

= Учебные курсы онлайн-магистратуры "Искусственный интеллект (ранее "Машинное обучение и высоконагруженные системы")" =

== Общая информация ==

Страница программы на сайте ВШЭ: https://www.hse.ru/ma/mlds/

=== Контакты ===
Академический руководитель: [https://www.hse.ru/org/persons/211268525 Кантонистова Елена Олеговна]

Менеджеры программы: [https://www.hse.ru/org/persons/797775404 Милана Мустафаева] ([http://mailto:mmustafaeva@hse.ru mmustafaeva@hse.ru] - справки, оплаты, ИУП после согласования с академруком), [https://www.hse.ru/org/persons/855940003 Дарья Костюшко]

Кураторы певрого курса: [https://t.me/roman_zalesinskii Залесинский Роман], [https://t.me/sabrina_sadiekh Садиех Сабрина]
Кураторы второго курса: [https://t.me/WhiteShape Зуев Гордей] [https://t.me/dr7lan Пепа Руслан]

Электронная почта: [http://mailto:mlds@hse.ru mlds@hse.ru]

== 2024/2025 учебный год ==

=== Расписание и оценки ===
ИИ24: [https://shorturl.at/hJwii таблица с расписанием и оценками] | [https://calendar.google.com/calendar/u/2?cid=NDlhYTMyNzkxOGExOGU5MDE1MzEyMGQ4MTVmMzYzNWZhMzkzMWJhYWRiZTgwMTNjZTllMjAwMGQ4ZDQ5YTAxNkBncm91cC5jYWxlbmRhci5nb29nbGUuY29t Google-календарь]

ММОВС23: [https://shorturl.at/vB457 таблица с расписанием и оценками] | [... Google-календарь]

=== Учебные дисциплины ===

==== ИИ24 ====

[[Image:AI 1year.jpg|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Python_для_анализа_данных_(ИИ24,_1_модуль) Python для анализа данных]
| rowspan="2" | По выбору
|| Кубаева Ассоль Рауфжоновна || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_SQL_(2024-25,_1_модуль) SQL]
|| Паточенко Евгений Анатольевич || 1 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Инструменты_разработки_(ИИ24,_1-2_модули) Инструменты промышленной разработки]
| Обязательный || Паточенко Евгений Анатольевич
| 1-2 || [YouTube] || [[ Репозиторий]] || [Anytask]: гр.1 (базовая) - <code>...</code>; гр.2 (продвинутая) - <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Математика_для_анализа_данных_(ИИ24,_1-2_модули)#.D0.A4.D0.BE.D1.80.D0.BC.D1.83.D0.BB.D0.B0_.D0.BE.D1.86.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D1.8F Математика для анализа данных] || Обязательный ||
Ульянкин Филипп Валерьевич и Пепа Руслан
| 1-2 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: гр.1 (базовая) - <code>...</code>; гр.2 (продвинутая) - <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Анализ_временных_рядов_(ИИ24,_2-3_модули) Анализ временных рядов]
|rowspan="2"| По выбору || Романенко Алексей Александрович
|2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Прикладной_Python_(ИИ24,_2-3_модули) Прикладной Python] || Горшков Сергей Сергеевич || 2-3 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ИИ_Машинное_обучение_(ИИ24,_2-3_модули)#.D0.A4.D0.BE.D1.80.D0.BC.D1.83.D0.BB.D0.B0_.D0.BE.D1.86.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D1.8F Машинное обучение]
|Обязательный || Кантонистова Елена Олеговна || 2-3 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [Прикладная статистика] || Обязательный || Ульянкин Филипп Валерьевич
| 3-4 || [[ YouTube]] || [[ Репозиторий]], [[ GDrive с конспектами]]
|-
| [Промышленная разработка]
|rowspan="2"| По выбору || Ахтямов Павел Ибрагимович || 3-4 || [[ YouTube]] || [[ Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]]
|-
| [Рекомендательные системы] || Базовая кафедра VK || 3-4 || [[ YouTube]] || [[ Папка на GDrive]], [[ Репозиторий]]
|-
| [Глубинное обучение] || Обязательный || Блуменау Марк и Гущин Михаил
| 4 || [[ YouTube]] ||
[[ GDrive с семинарскими ноутбуками]],

[[ Репозиторий]]
|-
| [Алгоритмы и структуры данных] || Обязательный || Горденко Мария Константиновна || 4 || [[ YouTube]] || [[ GDrive]]
|-
|}

==== ММОВС23 ====

[[Image:AI 2year.jpeg|center|thumb|700px|Учебный план]]

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Статус !! Преподаватели !! Модули !! Плейлист !! GitHub !! Куда сдавать ДЗ
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Генеративные_модели_в_машинном_обучении_(ИИ_2024) Генеративные модели] || Обязательный
|| Михаил Гущин и Глеб Ершов || 5
|| [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzAyx-2LU28AhSolH51dGowT YouTube]
|| [https://github.com/hushchyn-mikhail/gen_models_ai_hse github]
|| [https://anytask.org/course/1124 Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Дополнительные_главы_ML_и_DL_(ММОВС23,_5_модуль) Дополнительные главы ML и DL] || По выбору
|| Елена Кантонистова || 5
|| [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzAWRaJGyfr8vHVkRsqlxi7P YouTube] || || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_MLOps_Начало_(2024-25,_1_модуль) Введение в MLOps] || По выбору || Елизавета Гаврилова || 5 || [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBEiYQg3Lq7HVdz5pDCKwft YouTube] || [[Репозиторий]] || [Stepik]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Трансформеры_(ММОВС23,_5_модуль) Трансформеры]
|| По выбору (трек DL in Production) || Валерий Терновский
|| 5 || [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzC5Mk8JKG3QT9zKSPR8IxTK YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Обработка_и_анализ_больших_массивов_данных,_BigData_(ММОВС23,_5-6_модули) Обработка и анализ больших массивов данных] || Обязательный
|| Максим Бартенев и Саттар Гюльмамедов || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Online-курс]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_24/25 Глубинное обучение в анализе графовых данных] || По выбору
|| Эльдар Валитов и Тингир Бадмаев || 5-6 || [YouTube] || [github] || [Online-курс]
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/ML_System_Design_24/25 ML System Design]
|| По выбору || Элен Теванян
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Автоматическая_обработка_текста_24/25 Автоматическая обработка текста]
|| По выбору || Мурат Хажгериев || 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [[Anytask]]: <code>...</code>
|-

| [http://wiki.cs.hse.ru/MLOps_24/25 MLOps] || По выбору || Владислав Гончаренко || 6 || [YouTube] || || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Engineering_24/25 Data Engineering] || По выбору || Анатолий Бардуков || 6 || [YouTube] || [[Репозиторий]] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/DL_для_звука_24/25 DL для звука]
|| По выбору (трек DL in Production) || Борис Жестков
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Мультимодальные_нейронные_сети_24/25 Мультимодальные нейронные сети]
|| По выбору (трек DL in Production) || Борис Жестков
|| 6 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[ Распределенные_системы_24/25 (МОВС23) | Распределенные системы]]
|| По выбору || Павел Ахтямов
|| 7 || YouTube] ||
|-
| [[Компьютерное_зрение_24/25 (МОВС23)| Компьютерное зрение]] || По выбору || Кирилл Козлов || 7 || [YouTube] ||
|-
| [[ Подготовка_к_собеседованиям_на_DS/MLE_24/25 (МОВС23)| Подготовка к собеседованиям на DS/MLE]]
|| По выбору || Елена Кантонистова || 7 || [YouTube] ||
|-
| [[ Обучение_с_подкреплением_24/25 (МОВС23)| Обучение с подкреплением]]
|| По выбору || Сергей Лактионов || 7 || [YouTube]|| [[ Репозиторий]]
|-
| [[НИС "Современное машинное обучение" 24/25 (МОВС23)| НИС "Современное машинное обучение"]] || Обязательный || Елена Кантонистова || 7 модуль || [YouTube] || [[ Репозиторий]]
|-
| [[AI_Case_Study_24/25 (МОВС23)| AI Case Study]]
|| По выбору (трек DL in Production) || Валерий Терновский
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[Валидация_больших_генеративных_моделей_24/25 (МОВС23)| Валидация больших генеративных моделей]]
|| По выбору (трек DL in Production) || Артем Костенко
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
| [[Факультатив_LLM_24/25 (МОВС23)| Факультатив LLM]]
|| Факультатив || Шмонов Михаил
Панков Вячеслав
|| 7 || [YouTube] || [Репозиторий] || [Anytask]: <code>...</code>
|-
|}

= Архив за 2021-2024 учебные года =

Wiki-страничка: [http://wiki.cs.hse.ru/МОВС_Архив#2023.2F2024_.D1.83.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.B3.D0.BE.D0.B4 wiki-страничка]

Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Математический Анализ КНАД 26/27

Машинное обучение и высоконагруженные системы

НИС «Современный ML» (ИИ24, 7 модуль)

НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

Глубинное обучение (ИИ25, 3 модуль)

Компьютерное зрение 3D (ИИ24, 7 модуль)

Валидация LLM (ИИ24, 7 модуль)

Подготовка к собеседованиям (ИИ24, 7 модуль)

Обучение с подкреплением (ИИ24, 7 модуль)

НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

Компьютерное зрение (ИИ24, 7 модуль)

Графовые нейронные сети (ИИ24, 7 модуль)

Распределенные системы (ИИ24, 7 модуль)

Алгоритмы и структуры данных (ИИ25, 4 модуль)

Рекомендательные системы (ИИ25, 3-4 модули)

Промышленная разработка (ИИ25, 3-4 модули)

Прикладная статистика для АД (ИИ25, 3-4 модули)

Машинное обучение и высоконагруженные системы

Прикладной MLOPS (ИИ24, 6 модуль)

Data Engineering (ИИ24, 6 модуль)

Мультимодальные нейронные сети (ИИ24, 6 модуль)

Векторный поиск (ИИ24, 6 модуль)

DL для звука (ИИ24, 6-7 модуль)

Автоматическая обработка текста 2 25/26

Машинное обучение и высоконагруженные системы

Годовой проект (ИИ25)

Машинное обучение и высоконагруженные системы

Математический анализ 1 2025/26 (пилотный поток)

Wiki ФКН

Математический Анализ КНАД 25/26

Wiki ФКН

Машинное обучение и высоконагруженные системы

Машинное обучение (ИИ25, 2-3 модули)

Прикладной Python (ИИ25, 2-3 модули)

Анализ временных рядов (ИИ25, 2-3 модули)

Математика для анализа данных (ИИ25, 1-2 модули)

Инструменты разработки (ИИ25, 1-2 модули)

SQL (ИИ25, 1 модуль)

Python для анализа данных (ИИ25, 1 модуль)

Машинное обучение и высоконагруженные системы

Машинное обучение и высоконагруженные системы

ИИ Python для анализа данных (ИИ25, 1 модуль)

Машинное обучение и высоконагруженные системы

Машинное обучение и высоконагруженные системы

ИПР КНАД 24/25

Факультатив 3D CV 24/25 (МОВС23)

Машинное обучение и высоконагруженные системы

ИИ Прикладной Python (ИИ24, 2-3 модули)

Факультатив LLM 24/25 (МОВС23)

Машинное обучение и высоконагруженные системы