=== Расписание ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Новости !! Руководители НИСа !! Контакты !! Расписание
|-
| 221 || [https://t.me/hse_ml_research_24_3/15 телеграм] || Ваня Рубачёв || тг: @puhsuuu || суббота 11:10
|-
| 222 || [https://t.me/hse_ml_research_24_3/15 телеграм]|| Владимир Параманов || тг: @vladimir_paramonov|| пятница 9:30
|-
| 223 || [https://t.me/hse_ml_research_24_3/15 телеграм]|| Александр Баранов || тг: @alexanderbaranof || понедельник 18:10
|-
| 224 || [https://t.me/hse_ml_research_24_3/15 телеграм]|| Мадина Халматова|| тг: @huwar || пятница 9:30
|-
|}

'''[https://t.me/hse_ml_research_24_3 Канал курса в telegram]''' 
'''[todo Таблица с оценками и расписанием]''' 
'''[todo Записи онлайн занятий]''' 

Рецензии на доклады писать здесь: [todo форма] 
Оставить отзыв на курс: [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfN2NjAYL9Ka7p75XBesQ7lR43rleQc_Id2NbNDv8G7mqMY-g/viewform форма] 

Все объявления по курсу будут в чатах в телеграме, поэтому нужно '''обязательно''' добавиться в чат своей группы. В чатах просьба не флудить =) Вопросы и комментарии по курсу можно отправлять в чат или своему преподавателю на почту. В название письма обязательно добавлять тег '''[НИС ФКН]''', а также указывать свою фамилию и имя.

== Краткое описание ==

Данный семинар направлен на расширение кругозора студентов в области современного машинного обучения, а также на знакомство с основными принципами научно-исследовательской деятельности. На нём в течение года под руководством преподавателей студентам предлагается делать доклады на различные темы, связанные с машинным обучением, в том числе по современным научным статьям. Семинар призван способствовать своевременному включению студентов в исследовательский процесс, развитию навыков ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов.

В ходе занятий подразумеваются следующие виды деятельности студентов:
* Выступление студентов с докладами на различные темы, связанные с машинным обучением
* Посещение занятий, прослушивание и обсуждение докладов, написание рецензий на доклады одногруппников.
* Написание проверочных работ по материалам докладов.
* Выступления студентов с докладами по курсовым работам.

== Доклады, отзывы на доклады и проверочные работы ==

<big>'''Доклады''' </big>
Основной деятельностью в рамках НИСа является подготовка и выступление студентов с докладами. Стандартная продолжительность доклада - 30 минут, то есть на одном занятии проводится два выступления. Каждый студент должен сделать два доклада за год. Если такое количество докладов не будет укладываться в рамки курса по времени, то студенты с лучшим выступлением будут освобождены от второго доклада.

Доклады на НИСе будут в двух форматах: 1) разбор определенной темы из машинного обучения (такие доклады могут быть рассчитаны на совместную работу 2 студентов) и в формате разбора научной статьи. Тема докладов предлагаются преподавателями, после чего студенты выбирают понравившиеся им темы в определенный срок. Студенты могут предлагать свои темы докладов во второй половине года, это очень приветствуется.

Минимум '''за неделю''' до даты выступления докладчик или группа докладчиков должны прислать преподавателю на согласование:

# Краткий план доклада. Он должен быть достаточно подробным, чтобы из него были понятны основные идеи, связи между ними и уровень подробности рассказа про каждую идею. В случае группового доклада, должно быть четко понятно кто из выступающих какую часть будет рассказывать (старайтесь не дробить доклад слишком сильно, лучше чтобы каждый участник рассказывал один связный кусок материала).

'''Сразу после выступления''' необходимо прислать свою презентацию в чат НИСа своей группы.

При невыполнении перечисленных условий в поставленные сроки преподаватель имеет право снизить оценку за соответствующий доклад. Штраф за задержку с планом доклада -- до 2 баллов, за задержку с материалами -- до 1 балла. Неявка на свой доклад без уважительной причины приводит к нежелательным последствиям. При наличии уважительной причины, пожалуйста, предупреждайте о ней преподавателя заранее. Оценка за доклад складывается на 75% из оценки преподавателя и на 25% из оценки студентов (по отзывам на доклад).

<big>'''Отзывы на доклады''' </big>
Каждый доклад оценивается не только преподавателем, но и студентами. Несколько одногруппников докладчика, '''присутствовавшие на занятии''', пишут короткий отзыв на выступление и оценивают его по 10-бальной шкале в форме, ссылка на которую находится в верхней части страницы. Рецензенты назначаются преподавателем на занятии. На каждого докладчика назначается по 3 рецензента.

Отзыв должен обосновывать выставленную оценку, содержать описание положительных и отрицательных сторон, а также предложения по улучшению доклада. Главная цель отзыва - помочь докладчику улучшить свои навыки. Отзыв можно написать до 23:59 следующего после выступления дня (если пара во вторник, то до 23:59 среды). Некачественные отзывы или "отписки", к примеру, "Мне все понравилось, оценка 10", не будут засчитываться как в количество написанных студентом отзывов, так и в оценку выступающего.

<big>'''Проверочные работы''' </big>
Доклады в течение года будут разбиты по темам на блоки. В конце каждого блока (примерно раз в 3-4 недели) будет проводиться проверочная работа примерно на 30 минут. При написании проверочной нельзя пользоваться никакими материалами. Если занятия придется перевести в онлайн формат, то формат проверочных будет изменен.

== Курсовые работы ==

В середине и в конце года проводятся предзащиты курсовых работ студентов. '''Участие в предзащите в середине года, а также сдача текста плана КР является обязательным условием прохождения первой контрольной точки выполнения КР (требования специализации МОП). '''

Примерные даты кросс-рецензирования и предзащит:
* Середина февраля - предзащита планов КР
* Середина-конец мая - предзащиты итоговых КР

<big>'''Сдача плана КР.''' </big>

'''Важно''':
* Все правила про написание курсового проекта (оформление/структура/шаблоны/примеры/что должно быть в каждом разделе текста/полезные рекомендации) можно найти [https://docs.google.com/document/d/1VqE7DBrz05MeDFhKBiH-w_uPGcipqBBVVSd4IXWHiQU/edit?usp=sharing здесь]. '''Обязательно их прочтите''' (мы постарались их написать адекватным языком, максимально кратко и по делу).
* Несдача плана курсовой работы автоматически влечет за собой оценку 0 за первую контрольную точку по КР.
* Тексты, не соотвествующие требованиям (по объему, и содержанию и по оформлению), засчитываться не будут.
* В правилах выше есть ссылки на шаблоны в LaTex - мы крайне рекомендуем оформлять работу именно в техе.
* План необходимо согласовать с научным руководителем.

'''Дедлайны:''' 
Сдача плана курсовой: '''TBA''' 

<big>'''Первая предзащита.''' </big>
Предзащита представляет собой короткое устное выступление студента с презентацией перед преподавателем, в котором он рассказывает про свою задачу и про то, что уже сделано и что планируется сделать в проекте. Основных целей у данного мероприятия две: 1) понять, что у студента есть задача, он понимает что с ней делать и уже начал что-то делать, что задача адекватна по сложности и направленности для КР студента 3 курса МОП; 2) получить фидбек по постановке задачи от преподавателя. К презентации и выступлению строгих требований нет, но крайне желательно учесть следующие моменты:
* Четко продумайте что вы хотите рассказать - выступлений будет много, преподавателю будет сложно понять что вы делаете, если вы не сформулируете это очень четко.
* По времени у вас есть до 5 минут на выступление одного человека (если проект групповой, то примерно (3х+2) минуты, где х - число выступающих). Прорепетируйте свое выступление и постараться из времени не выбиваться - вас очень много, а у преподавателя конечный набор сил. Из ограниченного времени также вытекает, что вам не стоит лить воду/закапываться в формулы и т.п. - рассказывайте кратко и четко, если у преподавателя будут вопросы к деталям, он их задаст после вашего выступления.
* Отразите в презентации следующее:
- титульный слайд (название, исследовательский/программный проект, ваше имя, имя научного руководителя)
- предметная область и постановка задачи
- обзор существующих методов (кто и как решал вашу задачу до вас и в чем состоят недостатки этих решений)
- предлагаемый метод
- план работ
- что уже сделано (чтобы оценить на каком вы сейчас этапе)
* Составляя план работ, задумайтесь обязательно над тем, на каких данных и какие эксперименты вы собираетесь ставить, с какими методами вы ваш хотите сравнить и т.д. Все это в презентации кратко отразите.

== Система выставления оценок ==

Итоговая формула выставления оценки выглядит следующим образом:

О_результ = 0.4 * О_проверочные + 0.4 * О_доклады + 0.1 * О_отзывы + 0.1 * О_предзащиты
* О_проверочные - суммарная оценка за проверочные работы на семинарах,
* О_доклады - суммарная оценка по двум научным выступлениям,
* О_отзывы - суммарная оценка за написание отзывов на доклады,
* О_предзащиты - оценка за выступления на предзащитах,

Все промежуточные оценки не округляются. Итоговая оценка округляется математически.

Экзамена по курсу не будет!

2023-09-25T11:06:59Z

Irubachev: initial

=== Расписание ===

'''Лекция:''' понедельник 11:10-12:30 [https://us06web.zoom.us/j/86845224548?pwd=QOxhv77ZAlMP1rXmZtDKaA32QLKyi0.1 zoom]

'''Семинары'''
{| class="wikitable"
Распределение по группам в таблице [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1V3G7CkRmjYOB7Syp5EhQHaqsFgBTZ9s8-kkQTdhnB3w/edit распределение по группам]
|-
! Группа !! Семинарист !! Контакты !! Расписание !! Инвайт в Anytask
|-
| Группа Никиты || Никита Корягин || https://t.me/nikoryagin || понедельник 13:00 || <code>TBD</code>
|-
| Группа Азиза || Азиз Темирханов || https://t.me/MrDredD || понедельник 13:00 || <code>TBD</code>
|-
|}

'''Таблица с оценками TBD''' 
'''[https://www.github.com/puhsu/dl-hse Репозиторий с материалами]''' 
'''[https://t.me/+yYCP2v6jXftiOWQy Telegram-канал курса]''' 
'''Dtasphere TBD 
'''Anytask TBD''' 

== Краткое описание ==

Курс по Deep Learning. Рассказываем про глубинное обучение в разных доменах. Учим нейросети, используем PyTorch.

Примерно каждую неделю будут выдаваться МДЗ (маленькие домашние задания) по теме лекций. Также за весь курс будут выданы два БДЗ (большие домашние задания) на темы NLP, Generative Models. Для выполнения МДЗ достаточно будет [https://colab.research.google.com Google Colab], для БДЗ будет выдан доступ в Yandex DataSphere. ДЗ сдаются в Anytask.

У МДЗ есть мягкие и жесткие дедлайны. После жёсткого дедлайна штраф составляет 10% от оценки в день. После жёсткого дедлайна работа не принимается, дедлайны не переносятся.

'''Плагиат''':

*Задания делаются индивидуально
*Обсуждать между собой решения можно (но напишите в решении, с кем вы его обсуждали)
*Код должен быть написан самостоятельно
*В заданиях сказано, откуда можно копировать код
*Можно (и нужно) пользоваться ресурсами библиотеки PyTorch
*Документация: [https://pytorch.org/docs/stable/index.html]
*Туториалы: [https://pytorch.org/tutorials]
*Примеры: [https://github.com/pytorch/examples]

'''ВАЖНО'''
*Копировать другой код из интернета или у соседа нельзя. В случае обнаружения плагиата мы будем без предупреждений направлять служебную записку в учебный офис
*Обязательно указывать источники, которыми вы вдохновлялись (в том числе других студентов)
*Если непонятно, можно ли что-то использовать, то спросите нас

== Система выставления оценок ==

Итоговая формула выставления оценки выглядит следующим образом:

Итог = Округление(0.3 * Э + 0.7 * Н)

Н = 0.4 * МДЗ + 0.6 * БДЗ

МДЗ = средняя оценка за все маленькие домашние задания

БДЗ = средняя оценка за все большие домашние задания

Э = письменный экзамен

Правила округления: Округление арифметическое

Правила выставления автомата: Если Н >=6, то студент может получить Накоп в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен. Округление арифметическое

Правила пересдачи: Первая пересдача проводится в формате, аналогичном экзамену, и представляет собой пересдачу экзамена. Формула итоговой оценки не меняется. Вторая пересдача (с комиссией) проводится в формате, аналогичном экзамену. Формула оценки не меняется за одним исключением: если за вторую пересдачу студент получил оценку 7 и выше, то гарантируется, что итоговая оценка будет не ниже 4 баллов.

== Fast track ==

Если вы проходили курс по DL где-то ещё, его можно '''перезачесть'''. Схема индивидуальная для каждого студента (писать Ване).