Графовые нейронные сети (ИИ24, 7 модуль): различия между версиями
мНет описания правки |
Нет описания правки |
||
| Строка 44: | Строка 44: | ||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
Домашние задания выкладываются в чате курса в телеграме("Объявления") | Домашние задания выкладываются в чате курса в телеграме("Объявления") | ||
ссылка для сдачи теордз 1 - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScMvz3KTw7pa2FVKBr3XFpFB1ileSopaCsuJQ_hX7z4FrDKXA/viewform?usp=publish-editor | ссылка для сдачи теордз 1 - [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScMvz3KTw7pa2FVKBr3XFpFB1ileSopaCsuJQ_hX7z4FrDKXA/viewform?usp=publish-editor] | ||
# Дедлайн 11.02.26 в 23:59 | # Дедлайн 11.02.26 в 23:59 | ||
# | # | ||
Версия от 09:55, 16 февраля 2026
О курсе
Курс читается для студентов 2-го курса магистратуры ИИ в 7 модуле
Занятия проводятся в Zoom по понедельникам в 18:10-21:00
Чат курса в Telegram - https://t.me/+hhjr_I6ph-w2MDIy
Гитхаб курса прошлых лет - https://github.com/elvarid/gnn_course_hse
Контакты
Лектор — Валитов Эльдар Рафекович(TG: @elvarid)
Ассистент - Ряжапов Айдар(TG: @Aidar_lspg)
Лекции
Проходят по понедельникам в 18:10
Лекция 1 (12.01.26): Графы и анализ данных. Примеры графовых данных. Типы задач на графах. Выбор представления данных.
Лекция 2 (19.01.26):
Лекция 3 (26.01.26):
Лекция 4 (02.02.26):
Лекция 5 (09.02.26):
Лекция 6 (02.03.26):
Лекция 7 (16.03.26):
Лекция 8 (23.03.26):
Формула оценивания
Итоговая оценка вычисляется по формуле
- ОИтог = Округление(0.7 * ДЗ + 0.3 * Э),
где ДЗ = ((количество баллов за все ДЗ) / 70) * 10, Э - оценка за экзамен
Округление арифметическое.
На курсе предусмотрены автоматы - если студент сдал все дз и если студент набирает больше 45 баллов (то есть больше 6.5 оценка за ДЗ) то он освобождается от экзамена с ОИтог = Округление(ДЗ).
Домашние задания
Домашние задания выкладываются в чате курса в телеграме("Объявления")
ссылка для сдачи теордз 1 - [1]
- Дедлайн 11.02.26 в 23:59