Курс проходит онлайн, по средам с 18:30

Программа занятий

Программа курса является предварительной и может меняться в течение семестра.

Курс состоит из 12 лекций, 10 квизов по прошедшим лекциям (Q), 9 домашних заданий (HW) и 3 практических занятий. UPD. Практики перенесены во вторую часть курса, домашних заданий 7.

Программа курса по занятиям:

1. (08.09) Лекция 1. Introduction. EDA.

   • HW1 (EDA)

2. (15.09) Лекция 2. kNN. Clustering. Active Learning.

   • Q1. HW2 (Clustering)

3. (22.09) Лекция 3. Decision Trees.

   • Q2. HW3 (Decision Tree)

4. (29.09) Лекция 4. Ensembles: bagging (RF), boosting (AdaBoost, gradient boosting), stacking.

   • Q3. HW4 (Ensembles)

5. (06.10) -

6. (13.10) Лекция 5. SVM.

   • Q4. HW5 (SVM)

7. (20.10) Лекция 6. Regression: linear, polynomial. Bias and variance. Regularization: L1, L2. Ridge regression, LARS, LASSO, SVR. Outliers: Theil-Sen, RANSAC, Huber Regressor.

   • Q5. HW5 (Regression)

8. (27.10) Лекция 7, Perceptron. Neural Nets.

   • Q6, HW6 (Perceptron)

9. (03.11) Лекция 8, DL for Images.

   • Q7

10. (10.11) Лекция 9. Генеративные модели (GANs).

11. (17.11) -

12. (24.11) Лекция 10. Reinforcement learning.

13. (01.12) -

14. (08.12) Лекция 11. DL for text.

15. (15.12) Последний дедлайн (можно сдать одну или две любые из пропущенных работ), выставление оценок.

Правила сдачи домашних заданий и практик

Домашние задания оцениваются бинарно.

По домашним заданиям существуют мягкие и жесткие дедлайны:

• Мягкие дедлайны - через неделю после анонса домашнего задания. За сданную к мягкому дедлайну работу можно получить полный балл.
• Жесткие дедлайны - через две недели после анонса домашнего задания. За сданную к жесткому дедлайну работу можно получить половину баллов.

По практическим занятиям есть только один дедлайн - через неделю после анонса задания. UPD. Практики перенесены во вторую часть курса.

Можно досдать два любых домашних задания или практик в последнюю неделю курса.

Аттестация

Обязательное условие аттестации:

По каждому домашнему заданию и каждой практике нужно набрать минимум половину баллов. То есть, как минимум, сдать задания к жесткому дедлайну.

Можно досдать 1 любое домашнее задание или практику в последнюю неделю курса. UPD. Практики перенесены во вторую часть курса.

Критерии выставления оценок

UPD. Практики перенесены во вторую часть курса, домашних заданий 7.

Всего 98 баллов:

10 баллов за каждое домашнее задание (70 баллов) + 4 балла за каждый квиз (28 баллов).

Оценки: Отлично: 84+, Хорошо: 74+, Удовлетворительно: 59+​

Может быть изменено в зависимости от количества домашних заданий. Баллы за оставшиеся будут отскалированы.