МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ЖУРНАЛИСТОВ ВШЭ 2019

Здесь вы сможете найти все необходимые учебные материалы и домашние задания.

Контакты

• Линдеманн Никита: Telegram (https://t.me/NikLinMIPT), lindemann.na@phystech.edu
• Дочкина Виктория: Telegram (https://t.me/victoria_mipt), dochkina.vs@phystech.edu

Чат курса в telegram (https://t.me/joinchat/CkMkHRSFiHKFhgW8nT6LOg)

Таблица с оценками

Правила игры

1. Посещения (8 шт):
   • За каждое посещенное занятие ставится 1 балл
2. Домашние задания (7 шт):
   • Каждое задание стоит 10 баллов
   • Deadline - ровно через неделю после выдачи ДЗ
3. Проверочные работы (2 шт):
   • Несколько вопросов на основные определения и 1-2 теоретические задачи
   • Оцениваются по 5 баллов каждая
4. Итоговая оценка за курс:
   • Теоретический максимум 8x1 + 7x10 + 2x5 = 88 баллов
   • Итоговая оценка - min (10, (AT + HW + Tests)/8)
   • Нижняя граница - 20 баллов

Сдача ноутбуков с выполненными ДЗ происходит через гугл форму!

Занятия

Дата	Номер	Тема	Материалы лекции	ДЗ	Deadline по ДЗ
31 Октября	Семинар 1	Основы классического ML	Lecture_01	HW_01	10.11.2019 23:55
7 ноября	Семинар 2	Введение в Deep Learning	Lecture_02	HW_02	16.11.2019 23:55
14 ноября	Семинар 3	Полносвязные нейронные сети	Lecture_03	HW_03	24.11.2019 23:55
21 ноября	Семинар 4	Сверточные нейронные сети	Lecture_04	HW_04	01.12.2019 23:55
28 ноября	Семинар 5	Введение в Natural Language Processing (NLP)	Lecture_05	HW_05	08.12.2019 23:55
5 декабря	Семинар 6	Word embeddings, Рекуррентные нейронные сети	Lecture_06	HW_06	19.12.2019 23:55
12 декабря	Семинар 7	Document embeddings, модели Sequence-to-sequence	Lecture_07