Машинное обучение, часть 2
Санкт-Петербург, весна 2022
Описание
Курс является второй частью годового курса (первая часть – Машинное обучение 1).
Программа занятий
Программа курса является предварительной и может меняться в течение семестра.
Программа курса по занятиям:
(07.02) Занятие 1. Введение, план семестра.
- HW1 (мини-проект по классическим методам машинного обучения)
(14.02) Занятие 2. Библиотеки для DL. Практика по PyTorch.
- HW2 (Практика по PyTorch)
(21.02) Занятие 3. Лекция по снижению размерности.
(28.02) -
(07.03) Занятие 4. Практика по изображениям.
- HW3 (Практика по изображениям)
(14.03) Занятие 5. Практика по генеративным моделям.
- HW4 (Практика по генеративным моделям)
(21.03) -
(28.03) Занятие 6. Практика по обработке текста.
- HW5 (Практика по обработке текста)
(03.04) Занятие 7. Временные ряды.
- HW6 (Временные ряды)
(11.04) -
(18.04) Занятие 9. Kaggle (часть 1).
(25.04) Занятие 10. Kaggle (часть 2).
- HW7 (соревнование на Kaggle)
(02.05) - Занятие 11. Машинное обучение в проде.
- (ДЗ по Kaggle)
(09.05) Занятие 12. Практика по графам. (HW8 Графы? Под вопросом.)
- (ДЗ по Kaggle)
(16.05) Занятие 13. Kaggle (часть 3). Завершение курса. Последний дедлайн.
Правила сдачи домашних заданий
Задания сдаются через неделю после получения. Дедлайн каждого задания - вторник, 23:59. Правила сдачи задания по Kaggle будут оговорены отдельно.
Аттестация
10 баллов за каждую практику (70 баллов) + 40 баллов за соревнование на Kaggle = 110 баллов
Оценки: Отлично: 91+ (83%), Хорошо: 82+ (75%), Удовлетворительно: 69+ (63%)
