IMI 2022 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Важные ссылки)
(→‎Домашние задания)
 
(не показано 10 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
 
= Общие сведения =
 
= Общие сведения =
−
* Семестр: 10 (5й курс)
+
* Семестр: 10 (пятый курс)
 
* Форма контроля: экзамен
 
* Форма контроля: экзамен
 +
* Руководитель: д.ф.-м.н., проф. Цитович Иван Иванович (cito '''at''' atp-fivt.org).
  
 
== Важные ссылки ==
 
== Важные ссылки ==
 
* [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 ==
 +
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 ==
 +
* [https://drive.google.com/drive/u/3/folders/1F-OAoXImjbSw_PNf-yTZFxF0NMU5l9iW Доп. материалы для подготовки домашек]
 +
* [https://forms.gle/ZzNJgDdEMKZBg9TR8 Форма для сбора домашних заданий]
  
 
== Материалы ==
 
== Материалы ==
 
* [https://drive.google.com/drive/folders/1pabi5FF4sNt8oKGnhOiE6hLJCEBEZKLj?usp=sharing Видео занятий и слайды]. Доступ только по почте @phystech.edu.
 
* [https://drive.google.com/drive/folders/1pabi5FF4sNt8oKGnhOiE6hLJCEBEZKLj?usp=sharing 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 ====
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1XHikcmUtReCdI4uTWYCeuhcW6Cq1gXy_ Видео лекций]
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/16vvO5Aipx5ENCQODqvQ0Ud7KuKxUtmKg Слайды презентаций]
 +
 +
* '''[https://drive.google.com/drive/folders/1ulAif7WsAD4alKGcShzqLPN7GAPyIE8m?usp=sharing Видео 1-го занятия]'''. Для доступа войдите в аккаунт на '''@phystech.edu'''.
 +
 +
==== 2020 год ====
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1gbRkvl5d2CMLs25H_lkY6kzMDMk6aIQv Видео лекций]
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/11l1R72Vt0aZZh_-ffllm_CBN85kSVDX9 Слайды презентаций]
 +
* '''[https://drive.google.com/drive/folders/1oxaV0Tdcba7ket81jlYrnZteHMO2XD-d Лекции К.В. Воронцова по истории и методологии ML]. В открытом доступе'''.
 +
 +
==== 2019 год ====
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1nSbHDOU_8xVcumlMj1bHTPR6I7WQZ_Ln Видео лекций]
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1gZr12dCZ91ZDrdfFZkY_YRNb0kvrUgEV Слайды презентаций]
 +
 +
==== 2017 год ====
 +
* [https://drive.google.com/file/d/0By4IPE_Y0aO6WmdNVjVKU3pYTUE Лекция М.А, Ройтберга про динамическое программирование]

Текущая версия на 22:32, 10 апреля 2022

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:

  1. Дать представление о том, как правильно формулировать научную проблему;
  2. Дать представление о том, как правильно писать исторический обзор по научной теме;
  3. Дать представление о скорости развития вычислительной техники и методов ее применения.

Для достижения этих целей в курсе предусмотрены следующие темы:

  1. Математические модели;
  2. История и методология машинного обучения;
  3. 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

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

2020 год

2019 год

2017 год

Источник — «http://wiki.atp-fivt.org/index.php?title=IMI_2022&oldid=1056»