Глубинное обучение (ИИ25, 3 модуль): различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 24: Строка 24:


Ссылка на GitHub с материалами курса: [https://github.com/markblumenau/dl-course-ai/tree/main GitHub repository]
Ссылка на GitHub с материалами курса: [https://github.com/markblumenau/dl-course-ai/tree/main GitHub repository]
Ссылка на stepik: [https://stepik.org/course/179805 Stepik]


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|-
|-
  ! Занятие !! Тема !! Дата
  ! Занятие !! Тема !! Записи лекций и семинаров !! Дата  
|-
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || [https://www.youtube.com/watch?v=lfl_-IR623E&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o Алгоритмы оптимизации нейронных сетей] || 18.01.2026  
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' || Алгоритмы оптимизации нейронных сетей || [https://www.youtube.com/watch?v=lfl_-IR623E&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o YouTube], [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_72/video-227011779_456239760 VK]|| 17.01.2026  
|-
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || [https://www.youtube.com/watch?v=o5avJ8h45h4&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o Полносвязные нейронные сети] || 24.01.2026  
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' || Полносвязные нейронные сети || [https://www.youtube.com/watch?v=o5avJ8h45h4&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o YouTube], [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_72/video-227011779_456239790 VK] || 24.01.2026  
|-
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || [https://www.youtube.com/watch?v=GL16YdoG8ZQ&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o Свёрточные нейронные сети (CNN)] || 31.01.2026  
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' || Свёрточные нейронные сети (CNN) || [https://www.youtube.com/watch?v=GL16YdoG8ZQ&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o YouTube], [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_72/video-227011779_456239806 VK] || 31.01.2026  
|-
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || [https://www.youtube.com/watch?v=-ODwunZggP4&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o Сверточные архитектуры и аугментации] || 07.02.2026  
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' || Сверточные архитектуры и аугментации || [https://www.youtube.com/watch?v=-ODwunZggP4&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o YouTube], [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_72/video-227011779_456239828 VK] || 07.02.2026  
|-
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || [https://www.youtube.com/watch?v=FYRWY6jO2hQ&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o Детекция и сегментация объектов] || 14.02.2026  
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' || Детекция и сегментация объектов || [https://www.youtube.com/watch?v=FYRWY6jO2hQ&list=PLmA-1xX7IuzDMSp6p8WSqVIAaTr6h-u2o YouTube], [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_72/video-227011779_456239846 VK] || 14.02.2026  
|-
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' ||  ||   
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' ||  ||   

Версия от 06:35, 17 февраля 2026

О курсе

Занятия проводятся в Zoom по субботам

Онлайн-курс в дополнение к парам: Stepik

Контакты

Преподаватель: Марк Блуменау

Ассистент Контакты

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist

Ссылка на плейлист курса на VK Video: VK Video-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository

Ссылка на stepik: Stepik

Занятие Тема Записи лекций и семинаров Дата
1 Алгоритмы оптимизации нейронных сетей YouTube, VK 17.01.2026
2 Полносвязные нейронные сети YouTube, VK 24.01.2026
3 Свёрточные нейронные сети (CNN) YouTube, VK 31.01.2026
4 Сверточные архитектуры и аугментации YouTube, VK 07.02.2026
5 Детекция и сегментация объектов YouTube, VK 14.02.2026
6

Формула оценивания

Оценка = 0,5 * ДЗ + 0,1 * Степик + 0,4 * ЭКЗ

  • ДЗ = min((HW1 + HW2 + HW3) / 3, 12)

Домашние задания

Один раз за курс вы можете сдать в жесткий дедлайн без штрафа, о чем нужно сообщить своему ассистенту. При сдаче после мягкого дедлайна будет штраф в 1 балл за каждый день.

Для получения оценки 10 за ДЗ достаточно набрать 30 баллов. Вы можете сдать любые .ipynb, относящиеся к этому чекпоинту и получить за них баллы, но сдать каждую работу можно только один раз (некоторые работы принимаются в несколько окон сдачи).

В папке с каждым чекпонитом идет ранжирование ДЗ от самого простого (Easy) к самому сложному (Hard) (субъективная оценка автора).

  1. Чекпоинт №1 Мягкий дедлайн: 15.02.2026, Жесткий дедлайн: 22.02.2026
  2. Чекпоинт №2 Мягкий дедлайн: 01.03.2026, Жесткий дедлайн: 29.03.2026
  3. Чекпоинт №3 Мягкий дедлайн: 15.03.2026, Жесткий дедлайн: 22.03.2026