МОБОД 2023 — различия между версиями
(→Домашние задания) |
(→Домашние задания) |
||
| Строка 42: | Строка 42: | ||
| [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/blob/master/hw/homework1.md?ref_type=heads Рекомендательные системы на больших данных ДЗ 1] || нет || 10.11 | | [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/blob/master/hw/homework1.md?ref_type=heads Рекомендательные системы на больших данных ДЗ 1] || нет || 10.11 | ||
|- | |- | ||
| − | | [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/blob/master/hw/homework2.md?ref_type=heads Рекомендательные системы на больших данных ДЗ 2] || 30.11 || нет | + | | [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/blob/master/hw/homework2.md?ref_type=heads Рекомендательные системы на больших данных ДЗ 2] || 30.11 (см. детали в описании) || нет |
|- | |- | ||
| [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/tree/gnn Графовые сети]|| нет || 28.12 | | [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/tree/gnn Графовые сети]|| нет || 28.12 | ||
Версия 20:19, 23 декабря 2023
Содержание
Общие сведения
- Семестр: 9 (пятый курс)
- Форма контроля: экзамен
Команда курса
- Анохин Николай, лекции Рекомендательные системы на больших данных
- Никанорова Дарья, семинары Рекомендательные системы на больших данных
- Никита Зелинский, лекции Графовые сети
- Сергей Кулиев, семинары Графовые сети
- Апишев Мурат, лекции Тематическое моделирование на больших данных
План курса
Важные ссылки
- Регистрация на курс
- Чат курса
- Таблица с оценками
- Статус проверки ДЗ
Материалы
- Видео занятий и презентации
- Видео занятий youtube
- Материалы лекций и семинаров по блоку графовых нейросетей
Критерии получения оценки
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
- Блок. Рекомендательные системы на больших данных - 5 баллов
- Блок. Графовые сети - 3 балла
- Блок. Тематическое моделирование на больших данных - 2 балла
- Экзамен: 2 балла
Домашние задания
На курсе запланировано три домашние задания по каждому из модулей курса.
| Домашнее задание | Дедлайн мягк. | Дедлайн жестк. |
|---|---|---|
| Рекомендательные системы на больших данных ДЗ 1 | нет | 10.11 |
| Рекомендательные системы на больших данных ДЗ 2 | 30.11 (см. детали в описании) | нет |
| Графовые сети | нет | 28.12 |
| Тематическое моделирование на больших данных | нет | 28.12 |
Экзамен
Если вы согласны с текущей оценкой и не планируете сдавать экзамен, заполните форму. Экзамен будет состоять из 2 частей. 'Дата экзамена 23.01
Письменная часть
- Начинается в ЧЧ:ММ и длится 20 минут.
- Проходит с помощью системы exams.mipt.ru. Для регистрации найдите событие "МОБОД-2023. Экзамен".
- Билет содержит 3 вопроса (1 вопрос из каждого модуля курса).
Устная часть
- Является опциональной.
- Если оценка за письменную вас устраивает, на неё приходить на надо.
- Если вы планируете прийти на устную часть, заполните форму (откроется после письменной части) чтоб получить слот.
- Начинается в 12:00.
- Будет проходить в Zoom. Ссылку см. в расписании экзаменов МФТИ.
- На устной части будут доп. вопросы по теме курса.
Перезачёт
Если вы проходили курсы, программа которых на 75% и выше совпадает с программой МОБОД, есть возможность перезачесть курс. Для этого, заполните форму до 31.10.2023. Курс может быть перезачтен не полностью, а на какой-то процент. В этом случае для поднятия оценки, вам нужно будет добрать баллы домашками и контрольными.
