Годовой проект (ИИ25): различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 19: Строка 19:
'''O = 0.5 * N + 0.325 * (O_predefense + O_defense), где N - число полностью сделанных в срок чекпойнтов (по шкале 1 - сделано полностью/0.5 - сделано частично/0 - не сделано к дедлайну), O_predefense = O_defense = 0.6 * индивидуальная оценка куратора за полугодие + 0.4 * командная оценка комиссии на защите'''
'''O = 0.5 * N + 0.325 * (O_predefense + O_defense), где N - число полностью сделанных в срок чекпойнтов (по шкале 1 - сделано полностью/0.5 - сделано частично/0 - не сделано к дедлайну), O_predefense = O_defense = 0.6 * индивидуальная оценка куратора за полугодие + 0.4 * командная оценка комиссии на защите'''


==Материалы курса==
==Чекпойнт 1==
Ссылка на плейлист курса на YouTube: [[ YouTube-playlist]]


Ссылка на GitHub с материалами курса: [[ GitHub repository]]
✔️Создать чат с командой и добавить куратора
✔️Созвониться с куратором и познакомиться
✔️Зафиксировать итоговую тему работы и план работы на год (с учетом чекпойнтов)
✔️Создать на github репозиторий проекта и в readme.md отразить итоговую тему, состав команды, куратора и план работы. Оформить readme красиво
✔️За выполнение чекпойнтов к дедлайну идет оценка (1/0.5/0), и если выполнить чекпойнт позже дедлайна - будет 0


{| class="wikitable"
'''Дедлайн: 6 октября 23:59'''
|-
! Занятие !! Тема !! Дата !! Материалы для самоподготовки к семинарам !! Дополнительные материалы
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]]  || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''3''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''4''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''5''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''6''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| Конец первого модуля |
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''7''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''8''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''9''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''10''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''11''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''12''' [[ Запись]] || [[ Ноутбук]] || ...<date>... || ||
|-
|}


=== Записи консультаций ===
==Ориентировочное описание чекпоинтов для треков ML/DL/research==


'''Трек ML:'''
1. Знакомство с куратором, постановка и уточнение задачи, план на год
2. Сбор данных и EDA
3. Линейные модели ML
4. Нелинейные модели ML, feature-engineering и выбор лучшего ML-решения
5. Создание сервиса с имплементацией лучшего ML-решения
6. DL-модели
7. Доработка задачи: улучшение сервисной части по обратной связи от команды курса П.Р.; тюнинг DL-моделей и выбор лучшего решения overall


==Формула оценивания==
'''Трек DL:'''
1. Знакомство с куратором, постановка и уточнение задачи, план на год
2. Сбор данных и EDA
3. Изучение существующих подходов для решения поставленной задачи и близких по формулировке; реализация бейзлайна (что-то максимально простое - быть может, даже ML)
4. Любое улучшение бейзлайна - реализация более сложного подхода из списка существующих или осуществление собственных идей
5. Создание сервиса с имплементацией лучшего ML-решения
6. Эксперименты с DL-архитектурами, выбор и тюнинг лучшей/лучших архитектур
7. Доработка задачи: улучшение сервисной части по обратной связи от команды курса П.Р.


Оценка = ...<вес 1>...*О<sub>...<форма контроля 1>...</sub> + ...<вес 2>...*О<sub>...<форма контроля 2>...</sub> + ...<вес 3>...*О<sub>...<форма контроля 3>...</sub>
'''Трек Research:'''
 
1. Знакомство с куратором, постановка и уточнение задачи, план на год
 
2. Сбор данных и EDA
== Домашние задания ==
3. Изучение существующих подходов для решения поставленной задачи и близких по формулировке; реализация бейзлайна (что-то максимально простое - быть может, даже ML)
#
4. Эксперименты с DL-архитектурами, выбор и тюнинг лучшей/лучших архитектур
#
5. Создание сервиса с имплементацией лучшего ML-решения
#
6. Непосредственно research в данной задаче: тестирование различных гипотез, подбор архитектур, метрик и другие релевантные для задачи вещи
#
7. Доработка задачи: улучшение сервисной части по обратной связи от команды курса П.Р.; завершение research-части и подведение итогов по проведенным исследованиям
 
== Литература ==
#
#
#
#

Версия от 11:12, 29 сентября 2025

О проекте

🫐Проект командный в группах 2-4 человека (не больше); при остром обоснованном желании можно делать индивидуально

🫐У каждой команды будет куратор, который будет сопровождать команду на протяжении всего года

🫐У проекта будет 7 промежуточных контрольных точек (чекпойнты) - за их полное выполнение к дедлайну ставится 0.5 баллов из 10 итоговых

🫐Проект программный - то есть во всех проектах (во всех!) должен быть реализован сервис/бот/программная часть по требованиям, которые мы опубликуем ближе к нужному чекпойнту

🫐Основной трек называется ML - на него вы идете (и выбираете проекты из этого трека), если у вас нет опыта работы с нейросетями и достаточных знаний по ним; если же вы имеете и знания, и опыт работы с нейросетями - под свою ответственность можете выбирать проекты из трека DL/research

🫐Про уровни сложности: нет опыта/знаний - берем base, есть опыт/знания - берем middle, вы круче наших преподов - берем pro

Документ с описанием практической подготовки (проект/ВКР) на странице программы: https://www.hse.ru/mirror/pubs/share/1080448458.pdf

Формула оценки

O = 0.5 * N + 0.325 * (O_predefense + O_defense), где N - число полностью сделанных в срок чекпойнтов (по шкале 1 - сделано полностью/0.5 - сделано частично/0 - не сделано к дедлайну), O_predefense = O_defense = 0.6 * индивидуальная оценка куратора за полугодие + 0.4 * командная оценка комиссии на защите

Чекпойнт 1

✔️Создать чат с командой и добавить куратора ✔️Созвониться с куратором и познакомиться ✔️Зафиксировать итоговую тему работы и план работы на год (с учетом чекпойнтов) ✔️Создать на github репозиторий проекта и в readme.md отразить итоговую тему, состав команды, куратора и план работы. Оформить readme красиво ✔️За выполнение чекпойнтов к дедлайну идет оценка (1/0.5/0), и если выполнить чекпойнт позже дедлайна - будет 0

Дедлайн: 6 октября 23:59

Ориентировочное описание чекпоинтов для треков ML/DL/research

Трек ML: 1. Знакомство с куратором, постановка и уточнение задачи, план на год 2. Сбор данных и EDA 3. Линейные модели ML 4. Нелинейные модели ML, feature-engineering и выбор лучшего ML-решения 5. Создание сервиса с имплементацией лучшего ML-решения 6. DL-модели 7. Доработка задачи: улучшение сервисной части по обратной связи от команды курса П.Р.; тюнинг DL-моделей и выбор лучшего решения overall

Трек DL: 1. Знакомство с куратором, постановка и уточнение задачи, план на год 2. Сбор данных и EDA 3. Изучение существующих подходов для решения поставленной задачи и близких по формулировке; реализация бейзлайна (что-то максимально простое - быть может, даже ML) 4. Любое улучшение бейзлайна - реализация более сложного подхода из списка существующих или осуществление собственных идей 5. Создание сервиса с имплементацией лучшего ML-решения 6. Эксперименты с DL-архитектурами, выбор и тюнинг лучшей/лучших архитектур 7. Доработка задачи: улучшение сервисной части по обратной связи от команды курса П.Р.

Трек Research: 1. Знакомство с куратором, постановка и уточнение задачи, план на год 2. Сбор данных и EDA 3. Изучение существующих подходов для решения поставленной задачи и близких по формулировке; реализация бейзлайна (что-то максимально простое - быть может, даже ML) 4. Эксперименты с DL-архитектурами, выбор и тюнинг лучшей/лучших архитектур 5. Создание сервиса с имплементацией лучшего ML-решения 6. Непосредственно research в данной задаче: тестирование различных гипотез, подбор архитектур, метрик и другие релевантные для задачи вещи 7. Доработка задачи: улучшение сервисной части по обратной связи от команды курса П.Р.; завершение research-части и подведение итогов по проведенным исследованиям

Источник — https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Годовой_проект_(ИИ25)&oldid=92680