МОБОД 2024 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «= Общие сведения = * Семестр: 10 (шестой курс) * Форма контроля: экзамен = Команда курса = * Ано…»)
 
м (Домашние задания)
Строка 40: Строка 40:
 
! Дедлайн жестк.
 
! Дедлайн жестк.
 
|-
 
|-
| [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
+
| [ 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 (см. детали в описании) || нет
+
| [ 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 || 25.12
+
| [ Графовые сети]|| нет || 25.12
 
|-
 
|-
| [https://gitlab.com/fpmi-atp/atp-mobod/-/tree/topic_modeling/topic-modeling?ref_type=heads Тематическое моделирование на больших данных]  || нет || 28.12
+
| [ Тематическое моделирование на больших данных]  || нет || 28.12
 
|}
 
|}
  

Версия 18:23, 13 августа 2024

Общие сведения

  • Семестр: 10 (шестой 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:

  1. Блок. Рекомендательные системы на больших данных - 5 баллов
  2. Блок. Графовые сети - 3 балла
  3. Блок. Тематическое моделирование на больших данных - 2 балла
  4. 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 25.12
[ 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 15.01

Письменная часть

  1. Начинается в 10:00 и длится 20 минут.
  2. Проходит с помощью системы exams.mipt.ru. Для регистрации найдите событие "МОБОД-2024. Экзамен".
  3. Билет содержит 3 вопроса (1 вопрос из каждого модуля курса).

Устная часть

  1. 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.
  2. Начинается в 12:00.
  3. Будет проходить в Zoom. Ссылку см. в расписании экзаменов МФТИ.
  4. 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 31.10.2024. 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.