Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-05-12T14:24:08Z

Treaptofun: add hw 4

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

Распределение студентов по проверяющим ассистентам: https://docs.google.com/spreadsheets/d/14FP82sGnpMYG-WFOFKL_CtDVRDuuCJGVUVlLTDVvWLQ/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || sF8bn01
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || vP3Pgs7
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], [https://t.me/poly_nomial Анищенко Илья], Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат] || T5EoC7f
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || WGxLiR3
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || MNMUy1Y
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || YMo2fg2
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || SWhHMzu
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (03.03.2022). Синтез речи, TTS. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-TTS.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/3_bnmZxfdiE Запись лекции]]

'''Лекция 7''' (10.03.2022). Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture07-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

'''Лекция 8''' (17.03.2022). Анализ временных рядов. Продолжение. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture08-ts_2.pdf Выкладки с лекции]] [[https://youtu.be/XpCWb9pgwK0 Запись лекции]]

'''Лекция 9''' (24.03.2022). Современные методы обработки языка. NLP. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture09-NLP.pptx Презентация с лекции]] [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2022/lectures/lecture09-NLP_desc дополнительные выкладки]] [[https://youtu.be/1_FBy0bgN7E Запись лекции]]

'''Лекция 10''' (10.04.2022). Рекомендательные системы. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture10-ranking.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/7TsmXAPVoPE Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem01/sem01-neural-style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 4''' (17.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem04.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1PCiSQWo_h2XK0XUlj-Oks5_P3JeV_7Ze?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 5''' (24.02.2022). Обработка звука 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem05/sem05_audio.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1G97XqNom5n2TCqCB7SmLkYoQ9GKGv0XK?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 6''' (03.03.2022). Обработка звука 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem06.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1YDBP32BIlBPVlfQFQOXzlJSbghb2KwuH?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 7''' (17.03.2022). Временные ряды. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem07/sem07_timeseries.ipynb Тетрадка]]

'''Семинар 8''' (24.03.2022). Временные ряды 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem08/sem08_timeseries2_sol.ipynb Тетрадка]]

'''Семинар 9''' (31.03.2022). NER. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem09.ipynb Тетрадка]]

'''Семинар 11''' (21.04.2022). Рекомендательные системы 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem11/sem11_ncf_sol.ipynb Тетрадка]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

===Задание 2. Deep learning для обработки звука===
В этом задании Вы поработаете и разберетесь в деталях с форматами представления аудиоданных в задачах глубинного обучения, а так же напишете несколько моделей для классификации аудиозаписей.

'''Мягкий дедлайн''': 23:30 1 апреля

'''Дедлайн''': 23:30 4 апреля

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2022/hw/hw2

===Задание 3. Прогнозирование временных рядов===
В этом задании Вам предстоит разобраться с основами анализа и прогнозирования временных рядов.

'''Мягкий дедлайн''': 24 апреля в 23:59

'''Дедлайн''': 28 апреля 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/HW3.ipynb

===Задание 4. Рекомендательные системы===
В этом задании Вы продолжите работать с данными из семинара Articles Sharing and Reading from CI&T Deskdrop.

'''Мягкий дедлайн''': 25 мая в 23:59

'''Дедлайн''': 1 июня 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw4/HW4.ipynb

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-04-11T15:20:19Z

Treaptofun: /* Практические задания */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || || sF8bn01
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || || vP3Pgs7
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Анищенко Илья, Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат]|| || T5EoC7f
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || || WGxLiR3
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || || MNMUy1Y
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || || YMo2fg2
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || || SWhHMzu
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (10.03.2022). Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem04.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1PCiSQWo_h2XK0XUlj-Oks5_P3JeV_7Ze?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 5''' (10.02.2022). Обработка звука 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem05/sem05_audio.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1G97XqNom5n2TCqCB7SmLkYoQ9GKGv0XK?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 6''' (10.02.2022). Обработка звука 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem06.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1YDBP32BIlBPVlfQFQOXzlJSbghb2KwuH?usp=sharing Colab]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

===Задание 2. Deep learning для обработки звука===
В этом задании Вы поработаете и разберетесь в деталях с форматами представления аудиоданных в задачах глубинного обучения, а так же напишете несколько моделей для классификации аудиозаписей.

'''Мягкий дедлайн''': 23:30 1 апреля

'''Дедлайн''': 23:30 4 апреля

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/tree/master/2022/hw/hw2

===Задание 3. Прогнозирование временных рядов===
В этом задании Вам предстоит разобраться с основами анализа и прогнозирования временных рядов.

'''Мягкий дедлайн''': 24 апреля в 23:59

'''Дедлайн''': 28 апреля 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/HW3.ipynb

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-03-27T11:03:18Z

Treaptofun: /* Семинары */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || || sF8bn01
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || || vP3Pgs7
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Анищенко Илья, Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат]|| || T5EoC7f
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || || WGxLiR3
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || || MNMUy1Y
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || || YMo2fg2
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || || SWhHMzu
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (10.03.2022). Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem04.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1PCiSQWo_h2XK0XUlj-Oks5_P3JeV_7Ze?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 5''' (10.02.2022). Обработка звука 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem05/sem05_audio.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1G97XqNom5n2TCqCB7SmLkYoQ9GKGv0XK?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 6''' (10.02.2022). Обработка звука 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem06.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1YDBP32BIlBPVlfQFQOXzlJSbghb2KwuH?usp=sharing Colab]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-03-15T17:23:26Z

Treaptofun: /* Семинары */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || ||
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || ||
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Анищенко Илья, Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат]|| ||
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || ||
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || ||
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || ||
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || ||
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (10.03.2022). Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem04.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1PCiSQWo_h2XK0XUlj-Oks5_P3JeV_7Ze?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 5''' (10.02.2022). Обработка звука 1. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem05/sem05_audio.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1G97XqNom5n2TCqCB7SmLkYoQ9GKGv0XK?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 6''' (10.02.2022). Обработка звука 2. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem06.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1YDBP32BIlBPVlfQFQOXzlJSbghb2KwuH?usp=sharing Colab]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-03-15T17:20:00Z

Treaptofun: /* Семинары */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || ||
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || ||
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Анищенко Илья, Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат]|| ||
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || ||
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || ||
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || ||
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || ||
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (10.03.2022). Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem04.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1PCiSQWo_h2XK0XUlj-Oks5_P3JeV_7Ze?usp=sharing Colab]]

'''Семинар 5''' (10.02.2022). Обработка звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem05/sem05_audio.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/drive/1G97XqNom5n2TCqCB7SmLkYoQ9GKGv0XK?usp=sharing Colab]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-03-15T17:16:24Z

Treaptofun: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || ||
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || ||
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Анищенко Илья, Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат]|| ||
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || ||
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || ||
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || ||
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || ||
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (10.03.2022). Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-03-15T17:15:50Z

Treaptofun: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2016 года.

Лекции проходят по четвергам в 11:10 по [https://zoom.us/j/98428571734?pwd=dlNSWUNzdXZMcTYyMkZuNEd0UGZSUT09 ссылке].

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/346231542 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hs_iad_2021

Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): https://t.me/+Vuq4Lgi98RG22fQP

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/??

Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ldHwaK38SdeLVJh0h-RUSRf4bgRjBPdhS9J73AASJb0/edit?usp=sharing

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Zoom-конференция !! Ссылка на чат !! Материалы семинаров !! Инвайт в anytask
|-
| ИАД-1 || [https://t.me/waytobehigh Васильковский Михаил] || Добротворский Николай, Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/94018277859?pwd=Vy9YT244VWx5emJiN0xFTU1WSU1Gdz09 Zoom] || [https://t.me/+cIX4NC6fCCZlZmUy Чат] || ||
|-
| ИАД-2 || [https://t.me/AlexeyKKovalev Ковалёв Алексей] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Григорян Михаил || [https://zoom.us/j/93403367570?pwd=TnRwZnhGcTBKdG95RFRmaDZFSjBQZz09 Zoom] || [https://t.me/+EJCLcBpN0J0yM2My Чат] || ||
|-
| ИАД-3 || [https://t.me/Kirili4ik Гельван Кирилл] || [https://t.me/egorkapiorka Егор Масликов], Анищенко Илья, Матяш Дарья || [https://zoom.us/j/92093885020?pwd=ejdNZU9lUGxRMngyUUQ2My9ZWmpldz09 Zoom] || [https://t.me/+kQ-hh3YdUbc4YmMy Чат]|| ||
|-
| ИАД-4 || [https://t.me/mikhail_h91 Гущин Михаил] || Матяш Дарья, Пономаренко Александр, Довгополый Иоанн || [https://zoom.us/j/98994201201?pwd=anJxZk8rZ0FMZUpVMXBYY2NDcU1PQT09 Zoom] || [https://t.me/+T3cFdHw3Zk8xYTYy Чат] || ||
|-
| ИАД-5 || [https://t.me/asukhareva Анжела Сухорева] || Довгополый Иоанн, [https://t.me/treaptofun Барышников Антон], Фадеев Егор || [https://zoom.us/j/92443725208?pwd=QldGSkloQXFBN2htUDh0bGVvMDM1dz09 Zoom] || [https://t.me/+XaWQfMaUEjExNWRi Чат] || ||
|-
| ИАД-6 || [https://t.me/murr4a Кантонистова Елена] || Фадеев Егор, Тамогашев Кирилл || [https://zoom.us/j/98871876800?pwd=TlhFeGQvdmhiVDJFNlRaUmRvOVlYUT09 Zoom] || [https://t.me/+e9ZUPY6NwmxmOTcy Чат] || ||
|-
| ИАД-7 || [https://t.me/topshik Антон Семенкин] || Тамогашев Кирилл, Никифоров Михаил, Аверьянов Николай || [https://zoom.us/j/97127332891?pwd=V1JVUjQzZ1FHU3ByOWh1ckZ6SFVLUT09 Zoom] || [https://t.me/+grlMEWqfzdozZjdi Чат] || ||
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

Округление(0.5 * ДЗ + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Итоговое округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов. Также разрешается в конце курса написать одну проверочную, пропущенную без уважительной причины.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

'''Лекция 1''' (20.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture01-generative.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/mWj74otAcvA Запись лекции]]

'''Лекция 2''' (27.01.2022). Вариационные Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture02-vae.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/Bxjd4J37sHw Запись лекции]]

'''Лекция 3''' (03.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture03-gan.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/W4YrX7PMUTI Запись лекции]]

'''Лекция 4''' (10.02.2022). Нормализационные потоки. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture04-nf.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/1WYXIGsD_5M Запись лекции]]

'''Лекция 5''' (10.02.2022). Глубинное обучение для обработки звука. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture05-Intro%20to%20DSP.pdf Слайды]] [[https://youtu.be/VAcHjPcO_k4 Запись лекции]]

'''Лекция 6''' (10.03.2022) Анализ временных рядов. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/lectures/lecture06-ts.pdf Конспект]] [[https://youtu.be/kV6GptrBhO8 Запись лекции]]

== Семинары ==

'''Семинар 1''' (27.01.2022). Задачи порождения изображений. Perceptual loss. Перенос стиля. Superresolution. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/Sem1_neural_style.ipynb Colab]]

'''Семинар 2''' (03.02.2022). Автокодировщики. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem02/sem02-autoencoders-task.ipynb Colab]]

'''Семинар 3''' (10.02.2022). Генеративно-состязательные сети. [[https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Тетрадка]] [[https://colab.research.google.com/github/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/seminars/sem03/sem03-gan-task.ipynb Colab]]

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. Студенту разрешается два раза сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.

===Задание 1. Генеративные модели===
Вам предстоит применить генеративно-состязательные сети и вариационный автокодировщик для быстрой симуляции параметров изображений системы двух черенковских телескопов MAGIC (Major Atmospheric Gamma Imaging Cherenkov).

'''Мягкий дедлайн''': 03 марта 2022 года 23:59

'''Дедлайн''': 06 марта 2022 года 23:59

'''Ссылка''': https://github.com/hse-ds/iad-applied-ds/blob/master/2022/hw/hw1

== Контрольная работа ==

== Экзамен ==

== Страницы прошлых лет ==

[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2020_2021 | 2020/21 учебный год ]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД) | 2019/20 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | 2018/19 учебный год ]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2018) | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Прикладные_задачи_анализа_данных | 2016/17 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-02-21T22:24:52Z

Treaptofun: dates fix sem

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-02-21T22:24:27Z

Treaptofun: dates fix

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-02-21T22:21:51Z

Treaptofun: sem 2, 3

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-02-21T22:18:41Z

Treaptofun: fix

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-02-21T22:18:18Z

Treaptofun: Лекции 2, 3, 4

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-01-31T11:18:10Z

Treaptofun: Кек убран

Прикладные задачи анализа данных/2022

2022-01-27T20:36:41Z

Treaptofun: Обновил табличку с семинарами ПЗАД 2022