Основы глубинного обучения 26/27
О курсе
Курс читается для студентов 3-го курса майнора ИАД в 1-2 модулях.
Проводится с 2015 года.
Лектор — Соколов Евгений Андреевич
Лекции проходят онлайн по четвергам на третьей паре (13:00 - 14:20) в Zoom.
Полезные ссылки
Домашние задание сдаются в Anytask
Канал в telegram для объявлений: мега канал
Чат в telegram (осторожно, риск флуда и отсутствия ответов на содержательные вопросы): мега чат
Вопросы по курсу можно задавать в телеграм лектору (@esokolov), семинаристу, в чатах групп или в issues на гитхабе.
Семинары
| Группа | Преподаватель | Учебные ассистенты | Zoom-конференция | Ссылка на чат | Инвайт в anytask |
|---|---|---|---|---|---|
| ИАД-1 | Марк Блуменау | Мария Сухова | МТС Линк | Чат | tba |
| ИАД-2 | Ульянкин Филипп | Ольга Волчкова, Ксения Рожковая | Zoom | Чат | tba |
| ИАД-3 | Абасканов Аскар | Никита Канин, Татьяна Кадыкова | Avito Talk | Чат | tba |
| ИАД-4 | Кантонистова Елена | Александра Белых, Вильсон Хчоян | Телемост | Чат | tba |
| ИАД-5 | Нарцев Андрей | Алёна Симакова, Ксения Рожковая | Zoom | Чат | tba |
| ИАД-6 | Лапшина Анастасия | Александр Левченко, Софья Пошукайло | Телемост | Чат | tba |
| ИАД-7 | Лазарева Маргарита | Семенов Иван, Софья Пошукайло | Zoom | Чат | tba |
| ИАД-8 | Абрамов Александр | Бичурина Елизавета | Zoom | Чат | tba |
| ИАД-9 | Охотин Даниил | Дмитрий Шалашов, Клычева Карина | Телемост | Чат | tba |
| ИАД-10 | Андреева Дарья | Александра Белых, Татьяна Кадыкова | x5Talk | Чат | tba |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Практические домашние работы на Python
- Контрольная где-то в середине курса
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется по формуле:
Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * Сем + 0.3 * КР + 0.2 * Э)
ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания
Сем — работа на семинарах
КР — оценка за контрольную работу
Э — оценка за экзамен
Правила сдачи заданий
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее!
Два раза студент может сдать домашнее задание после мягкого дедлайна (но до жёсткого) без штрафов.
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Лекции
Записи лекций на яндекс диске.
Все лекции лежат на [гитхабе].
Понедельный план лекций (примерный):
- Неделя 1: Введение в глубинное обучение. Зачем нужны нейронные сети? Нелинейные закономерности, полносвязные слои
- Неделя 2: Обратное распространение ошибки. Свёрточные сети
- Неделя 3: Свёрточные сети
- Неделя 4: Оптимизация в глубинном обучении. Свёрточные архитектуры
- Неделя 5: Свёрточные архитектуры
- Неделя 6: Задачи компьютерного зрения
- Неделя 7: Работа с текстами
- Неделя 8: Рекуррентные модели
- Неделя 9: Трансформеры
Семинары
[ИАД-1]
[ИАД-2]
[ИАД-3]
[ИАД-4]
[ИАД-5]
[ИАД-6]
[ИАД-7]
[ИАД-8]
[ИАД-9]
[ИАД-10]
Все семинары тоже лежат на [гитхабе].
Практические задания
Домашние задания выкладываются в [репозиторий курса].
Контрольная работа
Контрольная работа состоится во время лекции (13:00 - 14:20). О дате и формате проведения сообщим ближе к делу.
Экзамен
Проходит в том же формате, что и контрольная. Предварительно состоится в последний четверг перед сессией 2 модуля.