Category 'Best Course for Career Development'

Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'

Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'

Delivered at:: Big Data and Information Retrieval School

Course type:: Elective course

When:: 4 year, 1-3 module

Instructor

Куцаков Александр Сергеевич

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящен научному разделу машинного и глубинного обучения. После нескольких вводных классических статей упор делается на материалы последних 2-3 лет, относящихся непосредственно к текущему направлению исследования.

Цель освоения дисциплины

Уметь читать научные статьи по машинному и глубинному обучению
Уметь выделять основные их идеи и преподносить не ознакомленному слушателю
Уметь оценивать сложность статьи и качество презентации
Уметь работать с кодом к этим статьям / имплементировать их самим
Знать ключевые статьи по основным разделам глубинного обучения
Понимать текущие тенденции в научном глубинном обучении

Планируемые результаты обучения

Студент может без дополнительной подготовки разобраться с научной статьей по глубинному обучению и презентовать ее другим.
Студент умеет оценивать сложность статьи, качество ее презентации и сложность написания кода по ней.

Содержание учебной дисциплины

Знакомство, обсуждение пожеланий в особенностях курса (проводится впервые), обсуждение пререквизитов и подбор на основе этого списка статей
Презентации статей

Элементы контроля

Презентации по статьям
Ревью презентаций
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 3rd module
Итог = Округление(0.6 * П + 0.1 * Р + 0.3 * Э), где П — средняя оценка за все презентации, Р — оценка за ревью (отнормированная до 10), Э — оценка за экзамен.

Список литературы

Авторы

Ахмедова Гюнай Интигам кызы

Bachelor’s Programme 'Computing and Data Science'

Contacts

Research Seminar "Machine Learning and Applications 2"

Instructor

Программа дисциплины