IMI 2022 — различия между версиями
VeLKerr (обсуждение | вклад) (→Важные ссылки) |
VeLKerr (обсуждение | вклад) (→Важные ссылки) |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
* [https://t.me/+IQCrDq2QRlhhZTYy Чат курса] | * [https://t.me/+IQCrDq2QRlhhZTYy Чат курса] | ||
* '''[https://forms.gle/GT3T4GS2Uqs1syjZ6 Форма регистрации]''' | * '''[https://forms.gle/GT3T4GS2Uqs1syjZ6 Форма регистрации]''' | ||
| − | * | + | * [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfF6PWn8ySEFv0WrpEvCBuRd5RItme0vGJ7CVlilWV4Faw5ZA/viewform?usp=sf_link Сбор доп. информации и выбор тем домашних заданий] |
== Аннотация == | == Аннотация == | ||
Версия 15:52, 15 марта 2022
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 10 (пятый курс)
- Форма контроля: экзамен
- Руководитель: д.ф.-м.н., проф. Цитович Иван Иванович (cito at atp-fivt.org).
Важные ссылки
Аннотация
Основные цели курса состоят в следующем:
- Дать представление о том, как правильно формулировать научную проблему;
- Дать представление о том, как правильно писать исторический обзор по научной теме;
- Дать представление о скорости развития вычислительной техники и методов ее применения.
Для достижения этих целей в курсе предусмотрены следующие темы:
- Математические модели;
- История и методология машинного обучения;
- История развития вычислительной техники.
Для раскрытия этих тем в качестве лекторов привлекаются специалисты из различных научных организаций, в том числе стоявшие у истоков формирования отечественной вычислительной техники. Курс организован таким образом, что возможно дистанционное обучение даже при завершении карантинных мер, поскольку все занятия записываются и их видео доступно слушателям курса. Для достижения первых двух целей студентам выдаются два домашних задания, причем студент при желании может выбрать тему работы практически самостоятельно. В процессе обучения студент может накапливать бонус, который можно использовать в качестве итоговой оценки по курсу или для повышения итоговой оценки на экзамене. Более подробно о содержании курса и правилах его прохождения будет рассказано на первом занятии.
Критерии оценивания
- 2 домашних задания
- 3 контрольные (в случае отмены дистанционного режима, останется только 1 контрольная - итоговая).
- бонусы за активность на занятиях и вопросы преподавателям вне занятий
- экзамен
Домашние задания
Материалы
- Видео занятий и слайды. Доступ только по почте @phystech.edu.
Материалы прошлых лет понадобятся для самостоятельного изучения тем:
- 2020 г.: история развития компьютеров, история машинного обучения, имитационное моделирование
- 2019 г.: история суперкомпьютерных вычислений, алгоритмы
2021 год
- Видео 1-го занятия. Для доступа войдите в аккаунт на @phystech.edu.
2020 год
- Видео лекций
- Слайды презентаций
- Лекции К.В. Воронцова по истории и методологии ML. В открытом доступе.
