МОБОД 2020 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «= Машинное обучение и большие данные = * [https://forms.gle/8Tei9hhaP9UoR8aX7 Регистрация на курс] * [https://piazz…»)
 
(План курса)
 
(не показаны 24 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
= Машинное обучение и большие данные =
+
= Важные ссылки =
 
* [https://forms.gle/8Tei9hhaP9UoR8aX7 Регистрация на курс]
 
* [https://forms.gle/8Tei9hhaP9UoR8aX7 Регистрация на курс]
 
* [https://piazza.com/class/keoqdopeq694p2 Piazza курса]
 
* [https://piazza.com/class/keoqdopeq694p2 Piazza курса]
 +
* [http://gg.gg/mobod20-join  Чат курса]
 +
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mHDmdgfXuxlvmMJUb3DFMm6a083MUMJC1JFujp30wY4/edit#gid=1412045412 Таблица с оценками]
 +
 +
= Материалы курса =
 +
Для доступа к папкам нужно зайти в почту '''@phystech.edu'''.
 +
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/14CB--IBe_asU4gsYJq_Jq12TjkdUhJYe?usp=sharing Видео занятий]
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1nBNhmLPuZ3DeHWdDVQo10fVgeFFeauic?usp=sharing Презентации и Материалы семинаров]
 +
* [https://gitlab.com/VeLKerr/atp-mobod2020 Git-репозиторий с кодом и домашками]
 +
 +
Дополнительные материалы можно найти на Piazza.
  
 
= План курса =
 
= План курса =
 +
* '''[http://bit.ly/mobod20-plan План курса]'''
 +
 +
# Рекомендательные системы на больших данных (Гайк Инанц, 5 недель)
 +
# Анализ графов (Зухба Анастасия, 4 недели)
 +
# Тематическое моделирование на больших данных (Мурат Апишев, 2 недели)
 +
 +
= Экзамен =
 +
Если вы согласны с текущей оценкой и не планируете сдавать экзамен, заполните [https://forms.gle/u5QunoWHDRAKVwo46 форму].
 +
 +
[https://docs.google.com/document/d/1aq9c4leOYS87a5IIMm81l-7wLRbZHUEMqmt65UGcHAI/edit?usp=sharing Программа экзамена].
  
# Рекомендательные системы на больших данных
+
Экзамен пройдет '''26.12''' и будет состоять из 2 частей.
# Информационный поиск
+
=== Письменная часть ===
# Тематическое моделирование на больших данных
+
# Начинается в 10:00 и длится 20 минут.
 +
# Проходит с помощью системы [https://exams.mipt.ru/ exams.mipt.ru]. Для регистрации найдите событие "'''МОБОД-2020. Экзамен'''".
 +
# Билет содержит 3 вопроса (по 1 для каждой части курса).
  
Все материалы можно найти на Piazza.
+
=== Устная часть ===
 +
# Является опциональной.
 +
#* Если оценка за письменную вас устраивает, на неё являться на надо.
 +
#* Если вы планируете прити на устную часть, заполните [https://forms.gle/LsLWV3nsBZ2QEqmn8 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.

Текущая версия на 02:43, 26 декабря 2020

Важные ссылки

Материалы курса

Для доступа к папкам нужно зайти в почту @phystech.edu.

Дополнительные материалы можно найти на Piazza.

План курса

  1. Рекомендательные системы на больших данных (Гайк Инанц, 5 недель)
  2. Анализ графов (Зухба Анастасия, 4 недели)
  3. Тематическое моделирование на больших данных (Мурат Апишев, 2 недели)

Экзамен

Если вы согласны с текущей оценкой и не планируете сдавать экзамен, заполните форму.

Программа экзамена.

Экзамен пройдет 26.12 и будет состоять из 2 частей.

Письменная часть

  1. Начинается в 10:00 и длится 20 минут.
  2. Проходит с помощью системы exams.mipt.ru. Для регистрации найдите событие "МОБОД-2020. Экзамен".
  3. Билет содержит 3 вопроса (по 1 для каждой части курса).

Устная часть

  1. Является опциональной.
    • Если оценка за письменную вас устраивает, на неё являться на надо.
    • Если вы планируете прити 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.