https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Maliev Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru] 2026-09-20T19:44:07Z Вклад MediaWiki 1.43.9 https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=97540 Глубинное обучение 2 2026 2026-09-12T17:09:43Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/19IIemHxu_egO2rsuvYZYqDGbAhtENa2x/edit?usp=sharing&amp;ouid=115132401804687564737&amp;rtpof=true&amp;sd=true<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1298<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.4 * О&lt;sub&gt;практика&lt;/sub&gt; + 0.4 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.2 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.7 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.3 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || SxPwMH5<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || OS4doYN<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| 2EgU2Y5<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| vSTloCG<br /> |-<br /> | 234 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ZYQmJWA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || IYvh4rN<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; DL 1 compressed<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we’ll compress the core deep learning pipeline into one coherent picture: from data splits, tensor semantics, batching, and masking to objectives, backpropagation, optimization, evaluation, and fine-tuning. In the second part, we’ll stress-test this pipeline through interactive cases: each case begins with a suspicious result or a broken piece of code, and together we’ll diagnose which DL contract has failed. The goal is not to revisit every architecture from DL-1, but to refresh the fundamental mechanisms we’ll rely on throughout DL-2. During the seminar, we’ll translate the same pipeline and cases into code and reproduce each failure mode in practice.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/885876805/ Mishan Aliev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/i/dRtRgWONMLiyPA запись лекции], [https://disk.yandex.ru/i/SlolCzoBYGdBwg запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_02 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 3 (15.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; The Evolution of Transformers<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; This lecture follows twelve years of Transformer architecture, from the original attention mechanism to Kimi Delta Attention, treating each step as an answer to one specific bottleneck. We close by seeing how all of it comes together in a 2026 frontier model. The accompanying seminar goes deeper into the main alternative - state space models.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://fallnlove.github.io/ Askar Tsyganov]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_03 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 ссылка] || 16 сентября 23:59 || 23 сентября 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=97403 Глубинное обучение 2 2026 2026-09-09T15:24:05Z <p>Maliev: /* Лекции и семинары */</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1298<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.4 * О&lt;sub&gt;практика&lt;/sub&gt; + 0.4 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.2 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.7 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.3 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || SxPwMH5<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || OS4doYN<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| 2EgU2Y5<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| vSTloCG<br /> |-<br /> | 234 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ZYQmJWA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || IYvh4rN<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; DL 1 compressed<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we’ll compress the core deep learning pipeline into one coherent picture: from data splits, tensor semantics, batching, and masking to objectives, backpropagation, optimization, evaluation, and fine-tuning. In the second part, we’ll stress-test this pipeline through interactive cases: each case begins with a suspicious result or a broken piece of code, and together we’ll diagnose which DL contract has failed. The goal is not to revisit every architecture from DL-1, but to refresh the fundamental mechanisms we’ll rely on throughout DL-2. During the seminar, we’ll translate the same pipeline and cases into code and reproduce each failure mode in practice.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/885876805/ Mishan Aliev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/i/dRtRgWONMLiyPA запись лекции], [https://disk.yandex.ru/i/SlolCzoBYGdBwg запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_02 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 ссылка] || 16 сентября 23:59 || 23 сентября 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=97175 Глубинное обучение 2 2026 2026-09-04T16:02:35Z <p>Maliev: /* Лекции и семинары */</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1298<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.4 * О&lt;sub&gt;практика&lt;/sub&gt; + 0.4 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.2 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.7 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.3 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || SxPwMH5<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || OS4doYN<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| 2EgU2Y5<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| vSTloCG<br /> |-<br /> | 234 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ZYQmJWA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || IYvh4rN<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; DL 1 compressed<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we’ll compress the core deep learning pipeline into one coherent picture: from data splits, tensor semantics, batching, and masking to objectives, backpropagation, optimization, evaluation, and fine-tuning. In the second part, we’ll stress-test this pipeline through interactive cases: each case begins with a suspicious result or a broken piece of code, and together we’ll diagnose which DL contract has failed. The goal is not to revisit every architecture from DL-1, but to refresh the fundamental mechanisms we’ll rely on throughout DL-2. During the seminar, we’ll translate the same pipeline and cases into code and reproduce each failure mode in practice.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/885876805/ Mishan Aliev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [??? запись лекции], [??? запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 ссылка] || 16 сентября 23:59 || 23 сентября 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=97153 Глубинное обучение 2 2026 2026-09-03T16:02:10Z <p>Maliev: /* Преподаватели и ассистенты */</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1298<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.4 * О&lt;sub&gt;практика&lt;/sub&gt; + 0.4 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.2 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.7 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.3 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || SxPwMH5<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || OS4doYN<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| 2EgU2Y5<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| vSTloCG<br /> |-<br /> | 234 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ZYQmJWA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || IYvh4rN<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; DL 1 compressed<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we’ll compress the core deep learning pipeline into one coherent picture: from data splits, tensor semantics, batching, and masking to objectives, backpropagation, optimization, evaluation, and fine-tuning. In the second part, we’ll stress-test this pipeline through interactive cases: each case begins with a suspicious result or a broken piece of code, and together we’ll diagnose which DL contract has failed. The goal is not to revisit every architecture from DL-1, but to refresh the fundamental mechanisms we’ll rely on throughout DL-2. During the seminar, we’ll translate the same pipeline and cases into code and reproduce each failure mode in practice.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/885876805/ Mishan Aliev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 ссылка] || 16 сентября 23:59 || 23 сентября 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=97152 Глубинное обучение 2 2026 2026-09-03T15:57:46Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1298<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.4 * О&lt;sub&gt;практика&lt;/sub&gt; + 0.4 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.2 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.7 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.3 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || SxPwMH5<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || OS4doYN<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| 2EgU2Y5<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| vSTloCG<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ZYQmJWA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || IYvh4rN<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; DL 1 compressed<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we’ll compress the core deep learning pipeline into one coherent picture: from data splits, tensor semantics, batching, and masking to objectives, backpropagation, optimization, evaluation, and fine-tuning. In the second part, we’ll stress-test this pipeline through interactive cases: each case begins with a suspicious result or a broken piece of code, and together we’ll diagnose which DL contract has failed. The goal is not to revisit every architecture from DL-1, but to refresh the fundamental mechanisms we’ll rely on throughout DL-2. During the seminar, we’ll translate the same pipeline and cases into code and reproduce each failure mode in practice.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/885876805/ Mishan Aliev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 ссылка] || 16 сентября 23:59 || 23 сентября 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=97096 Глубинное обучение 2 2026 2026-09-01T20:05:30Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: ???<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.4 * О&lt;sub&gt;практика&lt;/sub&gt; + 0.4 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.2 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.7 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; + 0.3 * О&lt;sub&gt;финальный тест&lt;/sub&gt;.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || ???<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| ???<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ???<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || ???<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; DL 1 compressed<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we’ll compress the core deep learning pipeline into one coherent picture: from data splits, tensor semantics, batching, and masking to objectives, backpropagation, optimization, evaluation, and fine-tuning. In the second part, we’ll stress-test this pipeline through interactive cases: each case begins with a suspicious result or a broken piece of code, and together we’ll diagnose which DL contract has failed. The goal is not to revisit every architecture from DL-1, but to refresh the fundamental mechanisms we’ll rely on throughout DL-2. During the seminar, we’ll translate the same pipeline and cases into code and reproduce each failure mode in practice.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/885876805/ Mishan Aliev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 ссылка] || 16 сентября 23:59 || 23 сентября 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=96996 Глубинное обучение 2 2026 2026-08-29T19:15:10Z <p>Maliev: /* Лекции и семинары */</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: ???<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: ???,<br /> # КНАД: ???,<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || ???<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| ???<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ???<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || ???<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (01.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; <br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; <br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; ???<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - ???, семинар - ???.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; ???.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=96995 Глубинное обучение 2 2026 2026-08-29T19:14:51Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: ???<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: ???,<br /> # КНАД: ???,<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || ???<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/leokostyan Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| ???<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/HandleW1thCare Амир Афлятунов]|| ???<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/nastyaaglbk Анастасия Голубкова] || ???<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; <br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; <br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; ???<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - ???, семинар - ???.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; ???.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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_2026&diff=96994 Глубинное обучение 2 2026 2026-08-29T19:12:25Z <p>Maliev: Новая страница: «== Общая информация == Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД). Занятия проходят &#039;&#039;&#039;по вторникам 14:40-17:40&#039;&#039;&#039; (переносы будут сообщаться в чате). Полезные ссылки: * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage...»</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП, ИИ360 и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по вторникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+h1nvhREsiXQ0NGQy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: ???<br /> * Anytask: ???<br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП, ИИ360: ???,<br /> # КНАД: ???,<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Ассистенты !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | ИИ360 || [https://t.me/Sllaavva Вячеслав Юсупов] || ???<br /> |-<br /> | 231 (МОП) || [https://t.me/vsem_paket Константин Леонтьев], [https://t.me/podmabsterio Борис Жуков] || ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Даниил Цесарев]|| ???<br /> |-<br /> | 233 (МОП) || [https://t.me/Rerum_nn Владимир Васенев]|| ???<br /> |-<br /> | 232 (МОП) || [https://t.me/tsesskid Амир Афлятунов]|| ???<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/HandleW1thCare Анастасия Голубкова] || ???<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; <br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; <br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; ???<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - ???, семинар - ???.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; ???.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (мягкий) !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 3 || CV || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> | 4 || Diffusion Models || ??? || ??? || ???<br /> |-<br /> |}</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=92824 Глубинное обучение 2 2025 2025-10-03T23:01:43Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/18rfZbf7Zsm-xmbiQn_eJVDXXbDfesbHT/edit?usp=sharing&amp;ouid=115132401804687564737&amp;rtpof=true&amp;sd=true<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1219<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || yvZZTIS<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosinca Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || W38CfZf<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || ph91Jlz<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || iPwd342<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || zTn4sRP<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture_01.mp4 запись лекции], [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/seminar_01.mp4 запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (15.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; On Transformers and Bitter Lesson<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this talk we’ll dive into the landscape of model architectures in deep learning, with a focus on the world around transformers. We’ll briefly recall what a transformer is, trace the evolution from encoder–decoder to encoder-only and decoder-only models, and touch on the rise of “efficient mixers” such as state space models, linear attention, and beyond. We’ll conclude by reflecting on the role of data and compute. The lecture is inspired in part by [http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html The Bitter Lesson] and blends a brain dump with some entertaining insights from recent years of architectural exploration.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/190912012/ Ivan Rubachev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R206, семинар - R208.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture%2Bseminar_02.mp4 запись лекции и семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_02 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 3 (22.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Modern LLMs essentials<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация лекции:&lt;/u&gt; This week, we will discuss LLMs. We will discuss why they are so effective for text generation, how they can be applied to different NLP problems, and the risks they pose. You will learn the details of RLHF, PEFT, and RAG, which make LLMs robust in various cases.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/208533329/ Alexander Shabalin]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; онлайн.<br /> <br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация семинара:&lt;/u&gt; In this seminar, we will explore the concept of LLM-based agents and how they extend the capabilities of modern language models. We will discuss function calling as a way to integrate external tools, chain-of-thought reasoning for structured problem solving, and reinforcement learning techniques for training agents.<br /> <br /> &lt;u&gt;Семинарист:&lt;/u&gt; [http://www.instagram.com/tugarin_vanya Ivan Ershov]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; R208.<br /> <br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture_03.mp4 запись лекции], [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/seminar_03.mp4 запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_03 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 4 (29.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Basics of Efficient LLM Training Infrastructure<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this lecture, we will study the basic rules that underpin the infrastructure for efficient large language model training. We will also examine common problems that may arise in this process and explore practical ways to address them.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://habr.com/ru/users/MichaelEk/ Michael Khrushchev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - G002, семинар - R208.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; to be added.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_02 || 14 октября, 23:59<br /> <br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=92652 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-28T16:49:24Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/18rfZbf7Zsm-xmbiQn_eJVDXXbDfesbHT/edit?usp=sharing&amp;ouid=115132401804687564737&amp;rtpof=true&amp;sd=true<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1219<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || yvZZTIS<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || W38CfZf<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || ph91Jlz<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || iPwd342<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || zTn4sRP<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture_01.mp4 запись лекции], [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/seminar_01.mp4 запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (15.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; On Transformers and Bitter Lesson<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this talk we’ll dive into the landscape of model architectures in deep learning, with a focus on the world around transformers. We’ll briefly recall what a transformer is, trace the evolution from encoder–decoder to encoder-only and decoder-only models, and touch on the rise of “efficient mixers” such as state space models, linear attention, and beyond. We’ll conclude by reflecting on the role of data and compute. The lecture is inspired in part by [http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html The Bitter Lesson] and blends a brain dump with some entertaining insights from recent years of architectural exploration.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/190912012/ Ivan Rubachev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R206, семинар - R208.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture%2Bseminar_02.mp4 запись лекции и семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_02 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 3 (22.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Modern LLMs essentials<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация лекции:&lt;/u&gt; This week, we will discuss LLMs. We will discuss why they are so effective for text generation, how they can be applied to different NLP problems, and the risks they pose. You will learn the details of RLHF, PEFT, and RAG, which make LLMs robust in various cases.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/208533329/ Alexander Shabalin]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; онлайн.<br /> <br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация семинара:&lt;/u&gt; In this seminar, we will explore the concept of LLM-based agents and how they extend the capabilities of modern language models. We will discuss function calling as a way to integrate external tools, chain-of-thought reasoning for structured problem solving, and reinforcement learning techniques for training agents.<br /> <br /> &lt;u&gt;Семинарист:&lt;/u&gt; [http://www.instagram.com/tugarin_vanya Ivan Ershov]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; R208.<br /> <br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture_03.mp4 запись лекции], [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/seminar_03.mp4 запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_03 материалы].<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |-<br /> | 2 || Transformers for Named Entity Recognition || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_02 || 14 октября, 23:59<br /> <br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=92605 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-26T15:50:38Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/18rfZbf7Zsm-xmbiQn_eJVDXXbDfesbHT/edit?usp=sharing&amp;ouid=115132401804687564737&amp;rtpof=true&amp;sd=true<br /> * Anytask: https://anytask.org/course/1219<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || yvZZTIS<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || W38CfZf<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || ph91Jlz<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || iPwd342<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || zTn4sRP<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture_01.mp4 запись лекции], [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/seminar_01.mp4 запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (15.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; On Transformers and Bitter Lesson<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this talk we’ll dive into the landscape of model architectures in deep learning, with a focus on the world around transformers. We’ll briefly recall what a transformer is, trace the evolution from encoder–decoder to encoder-only and decoder-only models, and touch on the rise of “efficient mixers” such as state space models, linear attention, and beyond. We’ll conclude by reflecting on the role of data and compute. The lecture is inspired in part by [http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html The Bitter Lesson] and blends a brain dump with some entertaining insights from recent years of architectural exploration.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/190912012/ Ivan Rubachev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R206, семинар - R208.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture%2Bseminar_02.mp4 запись лекции и семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_02 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 3 (22.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Modern LLMs essentials<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация лекции:&lt;/u&gt; This week, we will discuss LLMs. We will discuss why they are so effective for text generation, how they can be applied to different NLP problems, and the risks they pose. You will learn the details of RLHF, PEFT, and RAG, which make LLMs robust in various cases.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/208533329/ Alexander Shabalin]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; онлайн.<br /> <br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация семинара:&lt;/u&gt; In this seminar, we will explore the concept of LLM-based agents and how they extend the capabilities of modern language models. We will discuss function calling as a way to integrate external tools, chain-of-thought reasoning for structured problem solving, and reinforcement learning techniques for training agents.<br /> <br /> &lt;u&gt;Семинарист:&lt;/u&gt; [http://www.instagram.com/tugarin_vanya Ivan Ershov]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; R208.<br /> <br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; to be added.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=92194 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-13T14:38:38Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> &lt;u&gt;Материалы:&lt;/u&gt; [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/lecture_01.mp4 запись лекции], [https://disk.yandex.ru/d/mzXlT0U3MzEZkQ/%D0%9F%D0%9C%D0%98/DL%202/seminar_01.mp4 запись семинара], [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/week_01 материалы].<br /> <br /> <br /> '''Лекция / Семинар 2 (15.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; On Transformers and Bitter Lesson<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this talk we’ll dive into the landscape of model architectures in deep learning, with a focus on the world around transformers. We’ll briefly recall what a transformer is, trace the evolution from encoder–decoder to encoder-only and decoder-only models, and touch on the rise of “efficient mixers” such as state space models, linear attention, and beyond. We’ll conclude by reflecting on the role of data and compute. The lecture is inspired in part by [http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html The Bitter Lesson] and blends a brain dump with some entertaining insights from recent years of architectural exploration.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/190912012/ Ivan Rubachev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R206, семинар - R208.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=92174 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-12T15:36:11Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 14:40-17:40''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=92173 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-12T15:34:53Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91918 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T23:10:21Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1 (08.09).''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на зум''']<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91917 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T22:32:41Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1.''' <br /> <br /> &lt;u&gt;Тема:&lt;/u&gt; Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> &lt;u&gt;Аннотация:&lt;/u&gt; In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> &lt;u&gt;Лектор и семинарист:&lt;/u&gt; [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> &lt;u&gt;Локация:&lt;/u&gt; лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на зум''']<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91916 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T22:31:10Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1.''' <br /> '''Тема:''' Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> '''Аннотация:''' In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> Лектор и семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> Локация: лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на зум''']<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91915 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T22:26:50Z <p>Maliev: </p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Лекции (МОП); кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1.''' <br /> '''Тема:''' Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> '''Аннотация:''' In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> Лектор и семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> Локация: лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на зум''']<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Ссылка !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || Tensor and DL Libraries] || https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91914 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T22:26:04Z <p>Maliev: оформление</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Лекции (МОП); кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1.''' <br /> '''Тема:''' Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> '''Аннотация:''' In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> Лектор и семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> Локация: лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на зум''']<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! № !! Домашнее задание !! Дедлайн (жёсткий)<br /> |-<br /> | 1 || [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE/tree/main/homeworks/homework_01 Tensor and DL Libraries] || 30 сентября, 23:59<br /> |}<br /> <br /> == Соревнование ==<br /> <br /> TBA</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91912 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T22:17:32Z <p>Maliev: рефакторинг страницы</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН ПМИ (МОП и КНАД).<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> <br /> Полезные ссылки:<br /> * Чат с обсуждением: https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy<br /> * Репозиторий курса: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE<br /> * Таблица с оценками: TBA<br /> * Anytask: TBA<br /> <br /> <br /> Формула итоговой оценки (округление арифметическое):<br /> # МОП: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;соревнование&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> # КНАД: О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt;,<br /> где О&lt;sub&gt;ДЗ&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> == Преподаватели и ассистенты ==<br /> <br /> Лекции (МОП); кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/foma2u Фома Шипилов]<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Чаты групп !! Инвайт в anytask<br /> |-<br /> | 221 (МОП) || [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] || [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] || [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221] || TBA<br /> |-<br /> | 222 (МОП) || [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] || [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] || [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222] || TBA<br /> |-<br /> | 223 (МОП) || [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] || [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] || [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223] || TBA<br /> |-<br /> | 224 (МОП) || [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] || [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] || [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224] || TBA<br /> |-<br /> | КНАД || [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] || [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] || [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД] || TBA<br /> |}<br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1.''' <br /> '''Тема:''' Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> '''Аннотация:''' In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> Лектор и семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> Локация: лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на зум''']<br /> <br /> == Домашние задания ==</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91901 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-07T21:52:14Z <p>Maliev: убрал лишнее</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> Курс предназначен для студентов 4 курса ФКН МОП.<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30''' (переносы будут сообщаться в чате).<br /> <br /> '''Лекторы''': [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев], [https://t.me/MishanAliev Мишан Алиев], Иван Рубачев, Саша Шабалин, Миша Хрущев, Саша Оганов, Сергей Загоруйко, Денис Ракитин, Дима Баранчук, Кирилл Хрыльченко<br /> <br /> '''Семинаристы''': [https://t.me/burakevi4 Даня Бураков] (КНАД), [https://t.me/mightyneighbor Федя Великонивцев] (МОП 221), [https://t.me/cocosina Ева Неудачина] (МОП 222), [https://t.me/tutugarin Иван Ершов] (МОП 223), [https://t.me/Stepyndriy Степан Беляков] (МОП 224)<br /> <br /> '''Ассистенты''': [https://t.me/anapluslap Анастасия Лапшина], [https://t.me/irbix7 Иван Галий] (КНАД), [https://t.me/vsem_paket Динар Саберов], [https://t.me/annvasileeva Анна Василева] (МОП 221), [https://t.me/mat_os Александр Матосян], [https://t.me/kade1shvili Полина Кадейшвили] (МОП 222), [https://t.me/Andrew_ut Андрей Уткин], [https://t.me/uzhedevyat Георгий Фатахов] (МОП 223), [https://t.me/ponomarchuk_anna Анна Пономарчук], [https://t.me/bogsolntca Татьяна Яковлева] (МОП 224)<br /> <br /> <br /> [https://t.me/+8dcjl4gHlyEwYzcy '''Общий чат курса''']<br /> <br /> '''Чаты групп''': [https://t.me/+JNPUgVxh6ophOGQy КНАД], [https://t.me/+XzlFh0Y8GHs3NTMy МОП 221], [https://t.me/+PpxiIpF7wLYyMjE6 МОП 222], [https://t.me/+xRZkDO4TjiA1YjQ6 МОП 223], [https://t.me/+XtcOG352A-IxMmY6 МОП 224]<br /> <br /> [https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE '''Репозиторий курса с материалами''']<br /> <br /> == Оценки ==<br /> <br /> Формула итоговой оценки: <br /> <br /> ПМИ:<br /> О&lt;sub&gt;итог&lt;/sub&gt; = 0.25 * О&lt;sub&gt;сорева&lt;/sub&gt; + 0.75 * О&lt;sub&gt;дз&lt;/sub&gt;. Округление арифметическое.<br /> <br /> О&lt;sub&gt;дз&lt;/sub&gt; - средняя оценка за практические домашние задания.<br /> <br /> КНАД: ∑ ДЗ&lt;sub&gt;i&lt;/sub&gt;<br /> <br /> == Сорева ==<br /> <br /> Студенту предоставляется ограниченное число кадров одной 3D-сцены, после чего требуется сгенерировать изображения этой сцены с альтернативных ракурсов. Полученные результаты сравниваются с эталонными изображениями по классическим метрикам качества.<br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> <br /> == Лекции и семинары ==<br /> <br /> '''Лекция / Семинар 1.''' <br /> '''Тема:''' Essentials of GPU, Deep Learning Bottlenecks, and Benchmarking Basics<br /> <br /> '''Аннотация:''' In this session, we will explore the reasons behind the dominance of GPUs in Deep Learning and examine the common sources of performance bottlenecks in DL code. You will learn how to identify these bottlenecks using profiling tools and apply techniques to optimize and accelerate your code.<br /> <br /> Лектор и семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/816100677/ Fedor Velikonivtsev]<br /> <br /> Локация: лекция - R208, семинар - D102.<br /> <br /> [https://us06web.zoom.us/j/84219135654?pwd=BuXCj4CzvczH9uUE7IcfkPUfJvXdqf.1 '''Ссылка на занятие''']</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Wiki_%D0%A4%D0%9A%D0%9D&diff=91861 Wiki ФКН 2025-09-06T17:06:10Z <p>Maliev: поменял ссылку на страницу</p> <hr /> <div>__NOTOC__<br /> = Учебные курсы факультета компьютерных наук =<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! colspan=&quot;2&quot; | &lt;div style=&quot;text-align: center;&quot;&gt;'''Навигация'''&lt;/div&gt;<br /> |-<br /> ! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]<br /> | &lt;div style=&quot;text-align:center&quot;&gt;[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]&lt;/div&gt;<br /> |-<br /> ! colspan=&quot;2&quot; | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]<br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;bachelors&quot;&gt;Курсы за 2025/26 учебный год&lt;/span&gt; ==<br /> {| class=&quot;wikitable courses&quot;<br /> |-<br /> <br /> ! width=&quot;21%&quot; | 1 курс !! width=&quot;21%&quot; | 2 курс !! width=&quot;21%&quot; | 3 курс !! width=&quot;21%&quot; | 4 курс !! rowspan=&quot;2&quot; | '''&lt;span id=&quot;electives&quot;&gt;майноры и факультативы&lt;/span&gt;'''<br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;AMI&quot;&gt;ПМИ&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> <br /> '''М+'''<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]<br /> <br /> '''М'''<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]<br /> <br /> [[DM1PMIbase-2025-26 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]<br /> <br /> '''П'''<br /> <br /> [[Язык программирования Python 2025/26 (основной поток) ]]<br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> <br /> '''М+'''<br /> <br /> [[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]<br /> <br /> '''М'''<br /> <br /> [[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]<br /> <br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> '''П'''<br /> <br /> [[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> [[CAOS-2025/26 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> '''ПМИ / МОП'''<br /> <br /> [[Машинное_обучение_1_25/26 | Машинное обучение 1]]<br /> <br /> [[Математическая_статистика_2_2025/2026 | Математическая статистика 2]]<br /> <br /> '''ПМИ / РС'''<br /> <br /> [https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]<br /> <br /> '''ПМИ / ТИ'''<br /> <br /> [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]<br /> <br /> [[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]<br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> <br /> [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]<br /> <br /> '''ПМИ / МОП'''<br /> <br /> [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]<br /> <br /> '''ПМИ / РС'''<br /> <br /> [https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]<br /> <br /> '''ПМИ / ТИ'''<br /> <br /> [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]<br /> <br /> [[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]<br /> <br /> [[ OWF-25-26 | Односторонние функции и их применения ]]<br /> <br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> | rowspan=&quot;11&quot; | <br /> &lt;!-- майноры и факультативы --&gt;<br /> <br /> [[Введение_в_программирование_25/26|Введение в программирование. Питон 25/26]]<br /> <br /> [[Введение_в_базы_данных_25/26|Введение в базы данных 25/26]]<br /> <br /> [[Основы_глубинного_обучения_25/26|Основы глубинного обучения 25/26]]<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;SE&quot;&gt;ПИ&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> <br /> [[Алгебра_ПИ_2025-2026|Алгебра 25/26]]<br /> <br /> [[Дискретная_математика_25/26|Дискретная математика 25/26]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_25/26|Математический анализ 25/26]]<br /> <br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;DSBA&quot;&gt;ПАД&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> '''1st year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Calculus 1 DSBA 2025/2026 | Calculus 1 DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[C++ Programming Language DSBA 2025/2026 | C++ Programming Language DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[English DSBA 2025/2026 | English Language DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[LAaG DSBA 2025/2026 | Linear Algebra and Geometry DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Discrete Mathematics 1 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 1 DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[Russian History DSBA 2025/2026 | Russian History DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Economics DSBA 2025/2026 | Economics DSBA (modules 2-3)]]<br /> <br /> [[Foundations of Russian Statehood DSBA 2025/2026 | Foundations of Russian Statehood DSBA (module 3)]]<br /> <br /> [[Algebra DSBA 2025/2026 | Algebra DSBA (module 4)]]<br /> <br /> [[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures 1 DSBA (module 4)]]<br /> <br /> [[Python for Data Science DSBA 2025/2026 | Python for Data Science DSBA (module 4)]]<br /> <br /> ||<br /> '''2nd year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Algorithms and Data Structures DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[Discrete Mathematics 2 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 2 DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Calculus 2 DSBA 2025/2026 | Calculus 2 DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Probability Theory DSBA 2025/2026 | Probability Theory DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2025/2026 | Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2025/2026 | Computer Architecture and Operating Systems DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Mathematical Statistics DSBA 2025/2026 | Mathematical Statistics DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 modules 3-4 | Machine Learning 1 DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Differential Equations DSBA 2025/2026 | Differential Equations DSBA (modules (3-4)]]<br /> <br /> '''Minors'''<br /> <br /> [[Business and Management in Global Context DSBA 2025/2026 | Business and Management in Global Context DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Introduction to Finance DSBA 2025/2026 | Introduction to Finance DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> ||<br /> '''3rd year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Databases DSBA 2025/2026 | Databases DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Optimization Methods DSBA 2025/2026 | Optimization Methods DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 | Machine Learning 1 DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Stochastic processes and applications DSBA 2025/2026 | Stochastic processes and applications DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Time Series Analysis DSBA 2025/2026 | Time Series Analysis DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Deep Learning DSBA 2025/2026 | Deep Learning DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Minors'''<br /> <br /> [[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2025/2026 | Introduction to Entrepreneurship DSBA business minor (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Information Systems Management DSBA 2025/2026 | Information Systems Management DSBA business minor (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Econometrics DSBA 2025/2026 | Elements of Econometrics DSBA finance minor (modules 1-4)]]<br /> <br /> '''Specialization Data Science in Business'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Analysis in Business&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Analysis in Business“ DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Data Analysis in Business DSBA 2025/2026 | Data Analysis in Business DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Investment Management for Business DSBA 2025/2026 | Investment Management for Business DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Specialization Data Science in Finance'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Science in Financial Economics&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Science in Financial Economics&quot; DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Financial Mathematics DSBA 2025/2026 | Financial Mathematics DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Risk Management in Bank DSBA 2025/2026 | Risk Management in Bank DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Specialization Data Analysis in Applied Research'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Science in Scientific Research&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Science in Scientific Research&quot; DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2025/2026 | Methods of Mathematical Modeling DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2025/2026 | Applied Statistics for Machine Learning DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Electives (modules 3-4)'''<br /> <br /> [[Operations Research and Game Theory DSBA 2025/2026 | Operations Research and Game Theory DSBA]]<br /> <br /> [[Advanced Statistical Methods DSBA 2025/2026 | Advanced Statistical Methods DSBA]]<br /> <br /> [[Recommender Systems DSBA 2025/2026 | Recommender Systems DSBA]]<br /> <br /> ||<br /> '''4th year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Strategy DSBA 2025/2026 | Strategy DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[Statistical Methods for Market Research DSBA 2025/2026 | Statistical Methods for Market Research DSBA (modules 2-3)]]<br /> <br /> '''Electives block 1 (modules 1-3)'''<br /> <br /> [[Core Management Concepts DSBA 2025/2026 | Core Management Concepts DSBA]]<br /> <br /> [[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2025/2026 | Asset Pricing and Financial Markets DSBA]]<br /> <br /> '''Electives block 2 (modules 1-2)'''<br /> <br /> [[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2025/2026 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA]]<br /> <br /> [[Quantitative Finance DSBA 2025/2026 | Quantitative Finance DSBA]]<br /> <br /> [[nformation Security Risk Management DSBA 2025/2026 | nformation Security Risk Management DSBA]]<br /> <br /> [[Generative Models in Machine Learning DSBA 2025/2026 | Generative Models in Machine Learning DSBA]]<br /> <br /> [[Natural Language Processing DSBA 2025/2026 | Natural Language Processing DSBA]]<br /> <br /> '''Electives block 3 (module 3)'''<br /> <br /> [[Information Systems DSBA 2025/2026 | Information Systems DSBA]]<br /> <br /> [[Cоmputer Vision DSBA 2025/2026 | Cоmputer Vision DSBA]]<br /> <br /> '''Research Seminar Electives (modules 1-3)'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Analysis in the Natural Sciences&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Analysis in the Natural Sciences&quot; DSBA]]<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Science in Financial Markets&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Science in Financial Markets&quot; DSBA]]<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data analysis in complex systems&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data analysis in complex systems&quot;DSBA]]<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;compds&quot;&gt;КНАД&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> [[Линейная алгебра КНАД 25/26]]<br /> <br /> ||<br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_2_КНАД_2025/26 | Математический анализ-2 2025/26 (КНАД)]]<br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;EDA&quot;&gt;ЭАД&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> [[Язык программирования Python 2025/26 (ЭАД) ]]<br /> <br /> [[DM1EAD-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ЭАД)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]<br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;DRIP&quot;&gt;ДРИП&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> [[Ddip2529 | Линейная алгебра и геометрия]]<br /> <br /> [[DM_DRIP-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ДРИП)]]<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> <br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;DataCulture&quot;&gt;Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]&lt;/span&gt; ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |- <br /> ! Осенний семестр !! Весенний семестр<br /> |-<br /> | <br /> |<br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;masters&quot;&gt;Курсы магистратуры ФКН&lt;/span&gt; ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot; <br /> |-<br /> ! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения<br /> |-<br /> | [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год<br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;other&quot;&gt;Курсы других факультетов&lt;/span&gt; ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot; <br /> |-<br /> ! Дисциплина !! Курс !! Период<br /> |-<br /> |}<br /> <br /> == Факультативы ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot; <br /> |-<br /> ! Дисциплина !! Период<br /> |-<br /> |}<br /> <br /> = Архив до 2024/25 учебного года включительно =<br /> [[Wiki ФКН/Архив]]</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%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&diff=91860 Глубинное обучение 2 2025 2025-09-06T17:05:07Z <p>Maliev: добавил страничку курса</p> <hr /> <div>== Общая информация ==<br /> <br /> Занятия проходят '''по понедельникам 16:20-19:30'''.</div> Maliev https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Wiki_%D0%A4%D0%9A%D0%9D&diff=91858 Wiki ФКН 2025-09-06T16:26:36Z <p>Maliev: добавил свою страничку курса</p> <hr /> <div>__NOTOC__<br /> = Учебные курсы факультета компьютерных наук =<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! colspan=&quot;2&quot; | &lt;div style=&quot;text-align: center;&quot;&gt;'''Навигация'''&lt;/div&gt;<br /> |-<br /> ! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]<br /> | &lt;div style=&quot;text-align:center&quot;&gt;[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]&lt;/div&gt;<br /> |-<br /> ! colspan=&quot;2&quot; | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]<br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;bachelors&quot;&gt;Курсы за 2025/26 учебный год&lt;/span&gt; ==<br /> {| class=&quot;wikitable courses&quot;<br /> |-<br /> <br /> ! width=&quot;21%&quot; | 1 курс !! width=&quot;21%&quot; | 2 курс !! width=&quot;21%&quot; | 3 курс !! width=&quot;21%&quot; | 4 курс !! rowspan=&quot;2&quot; | '''&lt;span id=&quot;electives&quot;&gt;майноры и факультативы&lt;/span&gt;'''<br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;AMI&quot;&gt;ПМИ&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> <br /> '''М+'''<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]<br /> <br /> '''М'''<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]<br /> <br /> [[DM1PMIbase-2025-26 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]<br /> <br /> '''П'''<br /> <br /> [[Язык программирования Python 2025/26 (основной поток) ]]<br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> <br /> '''М+'''<br /> <br /> [[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]<br /> <br /> '''М'''<br /> <br /> [[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]<br /> <br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> '''П'''<br /> <br /> [[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> [[CAOS-2025/26 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> '''ПМИ / МОП'''<br /> <br /> [[Машинное_обучение_1_25/26 | Машинное обучение 1]]<br /> <br /> [[Математическая_статистика_2_2025/2026 | Математическая статистика 2]]<br /> <br /> '''ПМИ / РС'''<br /> <br /> [https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]<br /> <br /> '''ПМИ / ТИ'''<br /> <br /> [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]<br /> <br /> [[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]<br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> <br /> [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]<br /> <br /> '''ПМИ / МОП'''<br /> <br /> [https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing Глубинное обучение 2]<br /> <br /> '''ПМИ / РС'''<br /> <br /> [https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]<br /> <br /> '''ПМИ / ТИ'''<br /> <br /> [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]<br /> <br /> [[ PE101-25-26 | Perfomance engineering 101 ]]<br /> <br /> [[ OWF-25-26 | Односторонние функции и их применения ]]<br /> <br /> <br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> | rowspan=&quot;11&quot; | <br /> &lt;!-- майноры и факультативы --&gt;<br /> <br /> [[Введение_в_программирование_25/26|Введение в программирование. Питон 25/26]]<br /> <br /> [[Введение_в_базы_данных_25/26|Введение в базы данных 25/26]]<br /> <br /> [[Основы_глубинного_обучения_25/26|Основы глубинного обучения 25/26]]<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;SE&quot;&gt;ПИ&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> <br /> [[Алгебра_ПИ_2025-2026|Алгебра 25/26]]<br /> <br /> [[Дискретная_математика_25/26|Дискретная математика 25/26]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_25/26|Математический анализ 25/26]]<br /> <br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;DSBA&quot;&gt;ПАД&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> '''1st year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Calculus 1 DSBA 2025/2026 | Calculus 1 DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[C++ Programming Language DSBA 2025/2026 | C++ Programming Language DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[English DSBA 2025/2026 | English Language DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[LAaG DSBA 2025/2026 | Linear Algebra and Geometry DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Discrete Mathematics 1 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 1 DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[Russian History DSBA 2025/2026 | Russian History DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Economics DSBA 2025/2026 | Economics DSBA (modules 2-3)]]<br /> <br /> [[Foundations of Russian Statehood DSBA 2025/2026 | Foundations of Russian Statehood DSBA (module 3)]]<br /> <br /> [[Algebra DSBA 2025/2026 | Algebra DSBA (module 4)]]<br /> <br /> [[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures 1 DSBA (module 4)]]<br /> <br /> [[Python for Data Science DSBA 2025/2026 | Python for Data Science DSBA (module 4)]]<br /> <br /> ||<br /> '''2nd year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Algorithms and Data Structures DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[Discrete Mathematics 2 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 2 DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Calculus 2 DSBA 2025/2026 | Calculus 2 DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Probability Theory DSBA 2025/2026 | Probability Theory DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2025/2026 | Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2025/2026 | Computer Architecture and Operating Systems DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Mathematical Statistics DSBA 2025/2026 | Mathematical Statistics DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 modules 3-4 | Machine Learning 1 DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Differential Equations DSBA 2025/2026 | Differential Equations DSBA (modules (3-4)]]<br /> <br /> '''Minors'''<br /> <br /> [[Business and Management in Global Context DSBA 2025/2026 | Business and Management in Global Context DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Introduction to Finance DSBA 2025/2026 | Introduction to Finance DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> ||<br /> '''3rd year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Databases DSBA 2025/2026 | Databases DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Optimization Methods DSBA 2025/2026 | Optimization Methods DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 | Machine Learning 1 DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Stochastic processes and applications DSBA 2025/2026 | Stochastic processes and applications DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Time Series Analysis DSBA 2025/2026 | Time Series Analysis DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Deep Learning DSBA 2025/2026 | Deep Learning DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Minors'''<br /> <br /> [[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2025/2026 | Introduction to Entrepreneurship DSBA business minor (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Information Systems Management DSBA 2025/2026 | Information Systems Management DSBA business minor (modules 3-4)]]<br /> <br /> [[Econometrics DSBA 2025/2026 | Elements of Econometrics DSBA finance minor (modules 1-4)]]<br /> <br /> '''Specialization Data Science in Business'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Analysis in Business&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Analysis in Business“ DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Data Analysis in Business DSBA 2025/2026 | Data Analysis in Business DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Investment Management for Business DSBA 2025/2026 | Investment Management for Business DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Specialization Data Science in Finance'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Science in Financial Economics&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Science in Financial Economics&quot; DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Financial Mathematics DSBA 2025/2026 | Financial Mathematics DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Risk Management in Bank DSBA 2025/2026 | Risk Management in Bank DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Specialization Data Analysis in Applied Research'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Science in Scientific Research&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Science in Scientific Research&quot; DSBA (modules 1-4)]]<br /> <br /> [[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2025/2026 | Methods of Mathematical Modeling DSBA (modules 1-2)]]<br /> <br /> [[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2025/2026 | Applied Statistics for Machine Learning DSBA (modules 3-4)]]<br /> <br /> '''Electives (modules 3-4)'''<br /> <br /> [[Operations Research and Game Theory DSBA 2025/2026 | Operations Research and Game Theory DSBA]]<br /> <br /> [[Advanced Statistical Methods DSBA 2025/2026 | Advanced Statistical Methods DSBA]]<br /> <br /> [[Recommender Systems DSBA 2025/2026 | Recommender Systems DSBA]]<br /> <br /> ||<br /> '''4th year DSBA 2025/2026'''<br /> <br /> [[Strategy DSBA 2025/2026 | Strategy DSBA (modules 1-3)]]<br /> <br /> [[Statistical Methods for Market Research DSBA 2025/2026 | Statistical Methods for Market Research DSBA (modules 2-3)]]<br /> <br /> '''Electives block 1 (modules 1-3)'''<br /> <br /> [[Core Management Concepts DSBA 2025/2026 | Core Management Concepts DSBA]]<br /> <br /> [[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2025/2026 | Asset Pricing and Financial Markets DSBA]]<br /> <br /> '''Electives block 2 (modules 1-2)'''<br /> <br /> [[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2025/2026 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA]]<br /> <br /> [[Quantitative Finance DSBA 2025/2026 | Quantitative Finance DSBA]]<br /> <br /> [[nformation Security Risk Management DSBA 2025/2026 | nformation Security Risk Management DSBA]]<br /> <br /> [[Generative Models in Machine Learning DSBA 2025/2026 | Generative Models in Machine Learning DSBA]]<br /> <br /> [[Natural Language Processing DSBA 2025/2026 | Natural Language Processing DSBA]]<br /> <br /> '''Electives block 3 (module 3)'''<br /> <br /> [[Information Systems DSBA 2025/2026 | Information Systems DSBA]]<br /> <br /> [[Cоmputer Vision DSBA 2025/2026 | Cоmputer Vision DSBA]]<br /> <br /> '''Research Seminar Electives (modules 1-3)'''<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Analysis in the Natural Sciences&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Analysis in the Natural Sciences&quot; DSBA]]<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data Science in Financial Markets&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data Science in Financial Markets&quot; DSBA]]<br /> <br /> [[Research Seminar &quot;Data analysis in complex systems&quot; DSBA 2025/2026 | Research Seminar &quot;Data analysis in complex systems&quot;DSBA]]<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;compds&quot;&gt;КНАД&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> [[Линейная алгебра КНАД 25/26]]<br /> <br /> ||<br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_2_КНАД_2025/26 | Математический анализ-2 2025/26 (КНАД)]]<br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;EDA&quot;&gt;ЭАД&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> [[Язык программирования Python 2025/26 (ЭАД) ]]<br /> <br /> [[DM1EAD-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ЭАД)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]<br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> |-<br /> | colspan=&quot;4&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; | '''&lt;span id=&quot;DRIP&quot;&gt;ДРИП&lt;/span&gt;''' <br /> |-<br /> |<br /> [[Ddip2529 | Линейная алгебра и геометрия]]<br /> <br /> [[DM_DRIP-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ДРИП)]]<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> ||<br /> &amp;nbsp;<br /> <br /> <br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;DataCulture&quot;&gt;Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]&lt;/span&gt; ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |- <br /> ! Осенний семестр !! Весенний семестр<br /> |-<br /> | <br /> |<br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;masters&quot;&gt;Курсы магистратуры ФКН&lt;/span&gt; ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot; <br /> |-<br /> ! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения<br /> |-<br /> | [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год<br /> |}<br /> <br /> == &lt;span id=&quot;other&quot;&gt;Курсы других факультетов&lt;/span&gt; ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot; <br /> |-<br /> ! Дисциплина !! Курс !! Период<br /> |-<br /> |}<br /> <br /> == Факультативы ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot; <br /> |-<br /> ! Дисциплина !! Период<br /> |-<br /> |}<br /> <br /> = Архив до 2024/25 учебного года включительно =<br /> [[Wiki ФКН/Архив]]</div> Maliev