From eb4e3aaba42b46defe120f81dbb431bd90ac7f15 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Viktoria Kutikova Date: Fri, 9 Sep 2022 14:55:28 +0400 Subject: [PATCH] update readme --- README.md | 4 ++++ lab_schedule_6231_6233.md | 49 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 53 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 4907f6e..141cd24 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -6,6 +6,7 @@ Телеграмм группа курса: https://t.me/DL_SamU_2022 + Курс основывается на предыдущих более обзорных лекциях и туториалах по глубокому обучению и его приложениях, в частности, вот [небольшая обзорная лекция](https://youtu.be/Gpq1PFUee88) в Кавказском Математическом Центре. Также во многом этот курс является адаптацией известнейшего курса http://cs231n.stanford.edu/ @@ -87,6 +88,9 @@ Transfer learning. ## План лабораторных работ +Списки групп и статус выполнения лабораторных работ можно найти в [гугл-таблице](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1dRMlUIZ1Wf_DmHZBubtRtNbHxteb7ThbJqqZhRCiMEw/edit#gid=0) . + + - [для групп 6231, 6233](lab_schedule_6231_6233.md) - [для группы 1143](lab_schedule_1143.md) diff --git a/lab_schedule_6231_6233.md b/lab_schedule_6231_6233.md index e69de29..536a048 100644 --- a/lab_schedule_6231_6233.md +++ b/lab_schedule_6231_6233.md @@ -0,0 +1,49 @@ +# План лабораторных работ +группы 6233-010402D, 6231-010402D + +1. Сентябрь-Октябрь +- выбор варианта выполнения лабораторных работ +- выполнение лабораторных в соответствии с выбранным треком до 31 октября + +- формирование команды на 2 часть лабораторных к 1 ноября +- участие в ММ (опционально) + +2. Ноябрь-декабрь. Командная работа над проектом (4-5 человек) + +- выбор и постановка задачи на лабораторную +- распределение задач среди участников + + +Варианты лабораторных работ на сентябрь-октябрь + +1. Прохождение Марафона по основам искусственных нейронных сетей +- 2 раза в неделю на протяжении 7 недель +- 2 раза в неделю отчет о выполненном задании +- при несоблюдении дедлайна перевод на другой вариант лабораторных работ + +2. Выполнение 4х лабораторных работ до 1 ноября +ЛР 1-3 и на выбор ЛР 4.1 или 4.2 +- [ЛР 1](https://github.com/kvvik/DL_Course_SamU/blob/master/lab_1-2/assignment1.ipynb). kNN, многоклассовый SVM, SoftMax +- [ЛР 2](https://github.com/kvvik/DL_Course_SamU/blob/master/lab_1-2/assignment2.ipynb). Двухслойная сеть +- [ЛР 3](https://github.com/kvvik/DL_Course_SamU/blob/master/lab_3/assignment3.ipynb) .Многослойный перцептрон, обратное распространение ошибки, сверточные сети. +- [ЛР 4.1](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/lab_10_tensorflow_groupNumber_secondName.ipynb). Tensorflow. +Туториалы: [Tensorflow часть 1](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/tensorflow/TensorFlow_Basics.ipynb), +[Tensorflow часть 2](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/tensorflow/TensorFlow_Intermediate.ipynb), +[Tensorflow часть 3](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/tensorflow/TensorFlow_Advanced.ipynb) +- [ЛР 4.2](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/lab_7_pytorch_groupNumber_secondName.ipynb). Pytorch. +Туториалы: [pytorch](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/pytorch_and_logging/pytorch_part_1_basics.ipynb), +[pytorch-lightning](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/pytorch_and_logging/pytorch_part_2_lightning_basics.ipynb), +[логирование с comet.ml](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/tasks/pytorch_and_logging/pytorch_part_3_experiments_logging_basics.ipynb) + +3. Придумайте задание самостоятельно. Отчитайтесь о выполнении до 1 ноября. + +- Если все перечисленное выше вам уже знакомо, придумайте задачу, которую вы бы хотели решить с помощью нейронных сетей. Согласуйте ее с преподавателем. +- Необходимо согласовать постановку задачи, набор данных. + +Интересные задачи можно найти в сборниках следующих конференций: +[CVPR: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition](https://openaccess.thecvf.com/CVPR2019) +[ICCV: International Conference on Computer Vision](https://openaccess.thecvf.com/ICCV2019) +[ECCV: European Conference on Computer Vision](https://openaccess.thecvf.com/ECCV2018) +или на сайте [Kaggle](https://www.kaggle.com/) . + +С примерами задач прошлого года можно ознакомиться в [гугл-документе](https://docs.google.com/document/d/1MzdbmrhabHUIb5-I-WGi_PSe_8J25_utfKjmfKUtfAc/edit?usp=sharing) .