You cannot select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
DL_Course_SamU/lab_schedule_6231_6233.md

50 lines
4.0 KiB
Markdown

This file contains ambiguous Unicode characters!

This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.

# 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) .