Глубинное обучение 1 25/26 - История изменений

Ekononova: /* Полезные ссылки */

2026-01-25T10:39:16Z

Полезные ссылки

← Предыдущая версия		Версия от 10:39, 25 января 2026
Строка 17:		Строка 17:
	* Репозиторий курса: https://github.com/xiyori/intro-to-dl-hse		* Репозиторий курса: https://github.com/xiyori/intro-to-dl-hse

	* Таблица с оценками: ~~TBD~~		* Таблица с оценками: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZxIP7ejDFrSbDT_YEFZUCpeF4OSPfrr8DjVVm2Dyn3g/edit?usp=sharing

	* Anytask: https://anytask.org/course/1232		* Anytask: https://anytask.org/course/1232

Ekononova: /* Полезные ссылки */ Anytask

2025-11-03T10:09:54Z

Полезные ссылки: Anytask

← Предыдущая версия		Версия от 10:09, 3 ноября 2025
Строка 19:		Строка 19:
	* Таблица с оценками: TBD		* Таблица с оценками: TBD

	* Anytask: ~~TBD~~		* Anytask: https://anytask.org/course/1232

	* Чат с обсуждением: +8WPdr4r6JD1kNWNi (добавить после хттпс://т.ме/)		* Чат с обсуждением: +8WPdr4r6JD1kNWNi (добавить после хттпс://т.ме/)

Ekononova в 08:43, 10 октября 2025

2025-10-10T08:43:12Z

← Предыдущая версия		Версия от 08:43, 10 октября 2025
Строка 2:		Строка 2:

	Это страничка курсов 2025-2026 года (1-3 модуль 3 курса ПМИ):		Это страничка курсов 2025-2026 года (1-3 модуль 3 курса ПМИ):
	* '''Глубинное обучение 1''' (для групп МОП: 231-234)		* '''Глубинное обучение 1''' (для групп МОП: 231-234, ЭАД, КНАД)
	* '''Введение в глубинное обучение''' (группы 2310 (АДИС), 2311 (АПР) и 2312 (АДНЖ)).		* '''Введение в глубинное обучение''' (группы 239 (ТИ), 237, 2310 (АДИС), 2311 (АПР) и 2312 (АДНЖ), ВСН).

	Курс посвящен глубинному обучению – самой активно развивающейся области машинного обучения. Слушатели курса узнают, какие задачи машинного обучения можно решать с помощью нейронных сетей и какие виды нейронных сетей находят свои применения на сегодняшний день. Курс имеет явную практическую направленность, студентам предлагаются задания на обучение нейронных сетей на фреймворке PyTorch языка программирования Python. В курсе обзорно, но достаточно для ознакомления разбираются задачи на изображения и тексты.		Курс посвящен глубинному обучению – самой активно развивающейся области машинного обучения. Слушатели курса узнают, какие задачи машинного обучения можно решать с помощью нейронных сетей и какие виды нейронных сетей находят свои применения на сегодняшний день. Курс имеет явную практическую направленность, студентам предлагаются задания на обучение нейронных сетей на фреймворке PyTorch языка программирования Python. В курсе обзорно, но достаточно для ознакомления разбираются задачи на изображения и тексты.
Строка 41:		Строка 41:
	\| ГО-1 не МОП ПМИ \|\| любой из четырёх выше \|\| см. таблицу с оценками \|\| так же		\| ГО-1 не МОП ПМИ \|\| любой из четырёх выше \|\| см. таблицу с оценками \|\| так же
	\|-		\|-
	\| 2310 (АДИС) \|\| [https://www.hse.ru/org/persons/488564316/ Лазарев Михаил Владимирович] \|\| \|\| TBA		\| 237, 2310 (АДИС) \|\| [https://www.hse.ru/org/persons/488564316/ Лазарев Михаил Владимирович] \|\| \|\| TBA
	\|-		\|-
	\| 2311 (АПР) + 2312 (АДНЖ) \|\| [https://t.me/alekhinakate Екатерина Алехина] \|\| \|\| TBA		\| 239 (ТИ) + 2311 (АПР) + 2312 (АДНЖ) \|\| [https://t.me/alekhinakate Екатерина Алехина] \|\| \|\| TBA
	\|-		\|-
	\| ВСН \|\| [https://t.me/sp_gn Василий Какурин] \|\| TBA \|\| TBA		\| ВСН \|\| [https://t.me/sp_gn Василий Какурин] \|\| TBA \|\| TBA

Ekononova: Новая страница: «== О курсе == Это страничка курсов 2025-2026 года (1-3 модуль 3 курса ПМИ): * '''Глубинное обучение 1'…»

2025-10-09T19:04:15Z

Новая страница: «== О курсе == Это страничка курсов 2025-2026 года (1-3 модуль 3 курса ПМИ): * '''Глубинное обучение 1'…»

Новая страница

== О курсе ==

Это страничка курсов 2025-2026 года (1-3 модуль 3 курса ПМИ):
* '''Глубинное обучение 1''' (для групп МОП: 231-234)
* '''Введение в глубинное обучение''' (группы 2310 (АДИС), 2311 (АПР) и 2312 (АДНЖ)).

Курс посвящен глубинному обучению – самой активно развивающейся области машинного обучения. Слушатели курса узнают, какие задачи машинного обучения можно решать с помощью нейронных сетей и какие виды нейронных сетей находят свои применения на сегодняшний день. Курс имеет явную практическую направленность, студентам предлагаются задания на обучение нейронных сетей на фреймворке PyTorch языка программирования Python. В курсе обзорно, но достаточно для ознакомления разбираются задачи на изображения и тексты.

=== Цели освоения курса ===
# Знать принцип работы и уметь обучать следующие виды нейронных сетей: полносвязные, сверточные, рекуррентные, трансформеры.
# Владение фреймворком PyTorch для обучения нейронных сетей.
# Понимание различных задач, которые решаются с применением глубинного обучения.
# Умение обрабатывать данные и составлять пайплайны для обучения нейронных сетей.

== Полезные ссылки ==

* Репозиторий курса: https://github.com/xiyori/intro-to-dl-hse

* Таблица с оценками: TBD

* Anytask: TBD

* Чат с обсуждением: +8WPdr4r6JD1kNWNi (добавить после хттпс://т.ме/)

== Преподаватели и ассистенты ==

Лекции (МОП); кому писать, если кажется, что все пропало: [https://t.me/foma2u Фома Шипилов]

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Семинарист !! Ассистенты !! Инвайт в anytask
|-
| 231 (МОП) || [https://t.me/karaoke_tutu Беляев Артём Русланович] || || TBA
|-
| 232 (МОП) || [https://t.me/foma2u Фома Шипилов] || || TBA
|-
| 233 (МОП) || [https://t.me/TmBoris Борис Панфилов] || || TBA
|-
| 234 (МОП) || [https://t.me/free001style Илья Дробышевский] || || TBA
|-
| ГО-1 не МОП ПМИ || любой из четырёх выше || см. таблицу с оценками || так же
|-
| 2310 (АДИС) || [https://www.hse.ru/org/persons/488564316/ Лазарев Михаил Владимирович] || || TBA
|-
| 2311 (АПР) + 2312 (АДНЖ) || [https://t.me/alekhinakate Екатерина Алехина] || || TBA
|-
| ВСН || [https://t.me/sp_gn Василий Какурин] || TBA || TBA
|-
| ЭАД || [https://t.me/iasudakov Илья Судаков] || TBA || TBA
|-
| КНАД || [https://t.me/kkorolev1 Кирилл Королев] || TBA || TBA
|}

== Формулы оценок ==

=== МОП ===

''Итог'' = ''Округление''(0.3 * БДЗ + 0.25 * МДЗ + 0.15 ПР + 0.3 * Э)

* БДЗ - оценка за большие домашние задания
* МДЗ - оценка за маленькие домашние задания
* ПР - оценка за проверочные работы (проводятся на семинарах)
* Э - оценка за экзамен

Округление арифметическое. Определим накопленную оценку как ''Накоп'' = ''Округление''((0.3 * БДЗ + 0.25 МДЗ + 0.15 * ПР) / 0.7). Если Накоп >= 8, то студент может получить ''Накоп'' в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.

'''Формат экзамена''': письменный, в аудитории, материалами пользоваться не разрешается, 2 часа.

'''Формат пересдачи''': накопленная оценка сохраняется, формат аналогичен экзамену.

=== Не МОП ===

''Итог'' = ''Округление''(0.7 * МДЗ + 0.3 * ПР)

* МДЗ - оценка за маленькие домашние задания
* ПР - оценка за проверочные работы (проводятся на семинарах)

Округление арифметическое.

'''Формат экзамена''': экзамен не предусмотрен.

'''Формат пересдачи''': досдача МДЗ.

== Лекции ==

=== МОП ===

TBA

=== Не МОП ===

== Семинары ==

=== МОП ===

TBA

=== Не МОП ===

== Маленькие домашние задания ==

TBA

== Большие домашние задания ==

== Теоретические домашние задания ==