Просмотр кода страницы ИИ Рекомендательные системы (2024-25, 3-4 модули)

==О курсе==

Курс нацелен на формирование у слушателя достаточных знаний, навыков и компетенций для построения рекомендательных систем. Курс является прикладным и охватывает все продвинутые темы, необходимые для успешного применения как в индустрии, так и в академических исследованиях. Слушатели курса научатся постановке и имплементации рекомендательных ML моделей на Python от простой коллаборативной фильтрации до современных нейронных сетей.

[https://docs.google.com/document/d/1dY4PdGA69IADRcnhWvsWhxRFdHNGsWU_/edit?usp=sharing&ouid=104963596150558587903&rtpof=true&sd=true ПУД]

== Цели и результаты курса ==

Главная цель - сформировать знания, умения и навыки по разработке рекомендательных систем в исследовательских и индустриальных задачах. 

Планируемые результаты:
* Знать основные подходы рекомендательных систем и алгоритмов к решению задачи ранжирования и рекомендаций пользователям. 
* Уметь правильно определять и формализовывать задачу для построения рекомендательной системы.
* Определять и имплементировать функции ранжирования и метрики качества оценки алгоритмов. 
* Разрабатывать модели машинного обучения для рекомендательных систем разной сложности на языке программирования Python.
* Объяснять и интерпретировать предсказания на локальном и глобальном уровне моделей, использовать их для отладки ошибок и аномалий.  
* Разрабатывать базовые API сервисы для рекомендательных моделей с помощью docker. 

==Контакты==

Репозиторий курса: [https://github.com/anamarina/RecSys_course Github]

{| class="wikitable" style="text-align:center; width:30%; border:none; cellpadding=5px;"
|-
 | |
 | style="background:#eaecf0; border: 2px solid gray;" colspan="5" | '''Контакты'''
|- style="border: 2px solid gray;"
 ! Преподаватели
 | style="border: 2px solid gray;" | [https://t.me/ananyevame Марина Ананьева]
 | style="border: 2px solid gray;" | [https://t.me/lashinin Олег Лашинин]
 | style="border: 2px solid gray;" | [https://t.me/deethereal Денис Красильников]
 | style="border: 2px solid gray;" | [https://t.me/pechatov Михаил Печатов]
|- style="border: 2px solid gray;"
|}

==Оценки==
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/13IqUHcFiQhee1CiFSZrfozbWc9r-mIDXfJKKTxKV5Nc/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

Определим накопленную оценку как '''Накоп = (0.3 * ДЗ + 0.3 * Т) / 0.6'''

Оценка ставится по формуле:
'''Final grade = Округление(0.6 * Накоп + 0.4 * Э)''', где

'''ДЗ''' - среднее за 5 домашних заданий. Одно на тему имплементации метрик оценки качества ранжирования, другое - участие в открытом соревновании по рекомендательным системам на онлайн платформе Kaggle. 

'''Т''' - средняя арифметическая оценка за 19 тестов, которые проводятся на базе Google Forms/Anytask. Каждый тест содержит от 4 до 10 вопросов на пройденную тему последних лекции и семинаре в формате открытых вопросов либо с выбором ответов. 

'''Э''' - устный, дистанционный экзамен на онлайн платформе Talk. Разрешается пользоваться материалами. Экзамен неблокирующий. Продолжительность - 15 минут на студента. Максимальная оценка 10 баллов на основе общего впечатления преподавателя от ответов студента.

Если '''Накоп >= 8''' и '''Т >= 8''', то студент может получить '''Накоп''' в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен. Значения порогов могут быть пересмотрены с учетом фактической общей успеваемости потока.

==Материалы курса==
Записи лекций по [https://disk.yandex.ru/d/cnEubO3Y6PF6Dw ссылке] 

{| class="wikitable"
|-
 ! Неделя !! Лекция !! Семинар !! Квиз
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239384?t=4s&list=ln-OhPhr1F5jCqS9SMg4T Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239390?list=ln-tgI8kBfwG1h9p6OHZn Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfbXDdb2EWH9JdmaZHVyGD-81sWC1IAZKZPVl6TUu2ezoSY_w/viewform?usp=sharing Квиз] 
|-
 | '''2''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239385?list=ln-fi0AbfTmgwRkUuI0Ai Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239391?list=ln-rYpN16j7stPziuqnla Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdaaljHgut_ZyoqjnMn0QsWoW61MDOKfNd_Kt2bO-gDw-JsQA/viewform?usp=sharing Квиз] 
|-
 | '''3''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239386?list=ln-7iR10uKPPXoQh70kZM Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239392?list=ln-Z09MXrPO8vEeZz83ZC Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeR4BhVCCV_QpbAvdEP-0fB5lKodmH_B6ZeyPF15Ihw6WYaFw/viewform?usp=sharin Квиз] 
|-
 | '''4''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239387?list=ln-6MZc51TgkPBzwYinIw Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239394?list=ln-oRAjCGkGS8VJBd6bZG Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdNWj7Ymtqk-dBgQmXhfGE3ApDVnUj6gl_Hb24vE1Cz4l5E9A/viewform?usp=sharing Квиз]
|-
 | '''5''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239388?list=ln-Fq7pDdqylbjaBkBxR0 Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239394?list=ln-oRAjCGkGS8VJBd6bZG Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfww7SJSeYJJvFIeuLdt3J45p3_m-w6oigsRaRUOMXTbISOYQ/viewform?usp=sharing Квиз]
|-
 | '''6''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239389?list=ln-FxB8gVvpyoGTZ634K8 Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239395?list=ln-T5cJbn2epVcapZP2V6 Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf5ywI7WOElhVIf55hw5DVZMCCiOY92KLHZWEsXFISzZvi7Nw/viewform?usp=sharing Квиз]
|-
 | '''7''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239382?list=ln-Tl0YIDKoS0bpyUGTLM Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239383?list=ln-xzl3O7Efn9znpixzlo Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe1n675o1tLpLNemGtxl4vpCkExoSNWs5hfPkueD81kteoahA/viewform?usp=sharing Квиз]
|-
 | '''9''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239398?list=ln-8VO20Ny2EJjGUw59RO Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239399?list=ln-BIgnjdHVlob0OOAtUK Семинар в ВК] || [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdDlhmUcmcyDAxr9YayMj9Cr1aqkMkQeTScSOWIcCHt2nD-1Q/viewform?usp=header Квиз]
|-
 | '''10''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239412?list=ln-Pg3ieX3m1NuezyZhAz Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239413?list=ln-X6tIzqzPbmzDHPHmu1 Семинар в ВК] || [https://forms.gle/2iEMy1t3hexAMK3o9 Квиз]
|-
 | '''11''' ||  [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239420?list=ln-ow6FXAMTTcFVzyPVY0 Лекция в ВК] || [https://vkvideo.ru/video-123851409_456239421?list=ln-Bt6pyg3Z2HjOEUxJxV Семинар в ВК] || [https://forms.gle/mWC6FAX67uGgDWVC8 Квиз]
|}


{| class="wikitable"
|-
 | ДЗ №1 || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2025/hw/HSE_RecSys_HW1.ipynb ccылка]
|-
 | ДЗ №2 || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2025/hw/HSE_RecSys_HW2.ipynb ссылка]
|-
 | ДЗ №3 || [https://github.com/anamarina/RecSys_course/blob/2025/hw/HSE_RecSys_HW3.ipynb ссылка]
|}

==Программное обеспечение==

* Python >= 3.10
* Jupyter Notebook
* pip3

==Список литературы==

1. Recommender Systems Handbook. Francesco Ricci et al, Springer, 2022 

2. Hands-On Recommendation Systems with Python. Rounak Banik, 2018

3. Building Recommendations Systems in Python and JAX. Brian Bischof et al, 2018

4. Practical Recommender Systems. Kim Falk, 2019

5. Session-Based Recommender Systems Using Deep Learning. Reza Ravanmehr et al. Springer, 2024

6. Designing Machine Learning Systems. Chip Huyen, 2022

7. Designing Data-Intensive Applications. Martin Kleppmann, 2017