DL_Course_SamU/lab_schedule_6231_6233.md

# План лабораторных работ
группы 6233-010402D, 6231-010402D

**Сентябрь-Октябрь** 
- выбор варианта выполнения лабораторных работ
- выполнение лабораторных в соответствии с выбранным вариантом до 31 октября

- формирование команды на 2 часть лабораторных к 1 ноября
- участие в ММ (опционально)

**Ноябрь-декабрь. Командная работа над проектом (4-5 человек)**

- выбор и постановка задачи на лабораторную
- распределение задач среди участников
- участие в ММ (опционально)

- c примерами  задач прошлого года можно ознакомиться в [гугл-документе](https://docs.google.com/document/d/1MzdbmrhabHUIb5-I-WGi_PSe_8J25_utfKjmfKUtfAc/edit?usp=sharing) .



### 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

- Выбор проверяющего лабораторных работ (одногруппники, преподаватель). Укажите проверяющего в [гугл-таблице](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1dRMlUIZ1Wf_DmHZBubtRtNbHxteb7ThbJqqZhRCiMEw/edit#gid=1139255228) на странице "Вариант 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) .

## Онлайн-консультации
- При возникновении вопросов к преподавателю, назначаются индивидуальные и/или групповые онлайн-встречи

## Участие в мастермайнд встречах 

- подробный регламент встреч прошлого семестра описан в  [MM_RULES](https://github.com/kvvik/DS_SamU/blob/main/MM_RULES.md)
- для участия в ММ напишите преподавателю