|
|
# 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) .
|