МОБОД 2023 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Письменная часть)
 
(не показаны 34 промежуточные версии 2 участников)
Строка 3: Строка 3:
 
* Форма контроля: экзамен
 
* Форма контроля: экзамен
  
= Преподаватели =
+
= Команда курса =
 
* Анохин Николай, лекции Рекомендательные системы на больших данных
 
* Анохин Николай, лекции Рекомендательные системы на больших данных
* Никанорова Дарья, лекции Рекомендательные системы на больших данных
+
* Никанорова Дарья, семинары Рекомендательные системы на больших данных
* ФИО, лекции Анализ эпидемиологических графовх
+
* Никита Зелинский, лекции Графовые сети
 +
* Сергей Кулиев, семинары Графовые сети
 
* Апишев Мурат, лекции Тематическое моделирование на больших данных
 
* Апишев Мурат, лекции Тематическое моделирование на больших данных
 +
 +
= План курса =
 +
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQFx7Dw0O-69FhyJJNDz1ZxRGxB1B2Y8JRe7Xlg3xZx4eOpjWgurYM7F8KimU5SMg/pubhtml План курса]'''
  
 
= Важные ссылки =
 
= Важные ссылки =
 
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQmZWNGR8vR73IhFCrIF0PGx9WB0rkQjU1t8zaal3_h6tgag/viewform?usp=pp_url Регистрация на курс]
 
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQmZWNGR8vR73IhFCrIF0PGx9WB0rkQjU1t8zaal3_h6tgag/viewform?usp=pp_url Регистрация на курс]
 
* [https://t.me/+bQFOjS-43e00NDcy  Чат курса]
 
* [https://t.me/+bQFOjS-43e00NDcy  Чат курса]
* Таблица с оценками
+
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vR4I1nviWxCex6uZjpl-MrZWWP-D9tS9BZIouP1BRTgvYVYYu3aZkkC-wRb5OqLJ_GQGqlqh3pp_3VB/pubhtml?gid=55302118&single=true Таблица с оценками]
* Статус проверки ДЗ
+
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vR4I1nviWxCex6uZjpl-MrZWWP-D9tS9BZIouP1BRTgvYVYYu3aZkkC-wRb5OqLJ_GQGqlqh3pp_3VB/pubhtml?gid=1110737633&single=true Статус проверки ДЗ]
  
= Материалы курса =
+
== Материалы ==
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1CP1Qkd_7FPpz40VlvCvht799eLh8WuXw?usp=drive_link Видео занятий и презентации]
 +
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHVUfYYv0xkkjtd8RDhS3xugXdhpw4FFR Видео занятий youtube]
 +
* [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/tree/gnn Материалы лекций и семинаров по блоку графовых нейросетей]
  
* [https://disk.yandex.ru/d/gY_K6bJ6lJ2gjg Видео занятий]
+
= Критерии получения оценки =
* [https://disk.yandex.ru/d/XiX0Rsccdq356Q Презентации и Материалы семинаров]
+
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
* Git-репозиторий с кодом и домашками
+
# Блок. Рекомендательные системы на больших данных - 5 баллов
 
+
# Блок. Графовые сети - 3 балла
= План курса =
+
# Блок. Тематическое моделирование на больших данных - 2 балла
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1pgOdAcybgaCFH_Eesg6FCD8kCZy1BJYDKSjllwmj2Bc/edit?usp=sharing План курса]'''
+
# Экзамен: 2 балла
  
= Домашние задания =
+
== Домашние задания ==
 
На курсе запланировано три домашние задания по каждому из модулей курса.
 
На курсе запланировано три домашние задания по каждому из модулей курса.
  
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
 
# Домашние задания: 10 баллов
 
# Тесты: _ баллов
 
# Бонус: 2 балл
 
# Экзамен: 3 балла
 
 
== Дедлайны по домашним заданиям ==
 
 
{|  class="wikitable"
 
{|  class="wikitable"
 
|-  
 
|-  
Строка 40: Строка 40:
 
! Дедлайн жестк.
 
! Дедлайн жестк.
 
|-
 
|-
| Рекомендательные системы на больших данных ||  ДД.MM || ДД.MM
+
| [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 (см. детали в описании) || нет
 
|-
 
|-
| Анализ эпидемиологических графов || ДД.MM || ДД.MM
+
| [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/tree/gnn Графовые сети]|| нет || 25.12
 
|-
 
|-
| Тематическое моделирование на больших данных  || ДД.MM || ДД.MM
+
| [https://gitlab.com/fpmi-atp/atp-mobod/-/tree/topic_modeling/topic-modeling?ref_type=heads Тематическое моделирование на больших данных] || нет || 28.12
 
|}
 
|}
  
 
= Экзамен =
 
= Экзамен =
 
Если вы согласны с текущей оценкой и не планируете сдавать экзамен, заполните [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe0T_uGH2zqltU-c5dF4h5UhR14R0XU-F7WaIVeSwPzuqwJgQ/viewform?usp=pp_url форму].
 
Если вы согласны с текущей оценкой и не планируете сдавать экзамен, заполните [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe0T_uGH2zqltU-c5dF4h5UhR14R0XU-F7WaIVeSwPzuqwJgQ/viewform?usp=pp_url форму].
Экзамен будет состоять из 2 частей. '''Дата экзамена ДД.MM''
+
Экзамен будет состоять из 2 частей.  
 +
Дата экзамена 15.01
  
=== Письменная часть ===
+
== Письменная часть ==
# Начинается в ЧЧ:ММ и длится 20 минут.
+
# Начинается в 10:00 и длится 20 минут.
 
# Проходит с помощью системы [https://exams.mipt.ru/ exams.mipt.ru]. Для регистрации найдите событие "'''МОБОД-2023. Экзамен'''".
 
# Проходит с помощью системы [https://exams.mipt.ru/ exams.mipt.ru]. Для регистрации найдите событие "'''МОБОД-2023. Экзамен'''".
 
# Билет содержит 3 вопроса (1 вопрос из каждого модуля курса).
 
# Билет содержит 3 вопроса (1 вопрос из каждого модуля курса).
  
=== Устная часть ===
+
== Устная часть ==
 
# Является опциональной.  
 
# Является опциональной.  
 
#* Если оценка за письменную вас устраивает, на неё приходить на надо.
 
#* Если оценка за письменную вас устраивает, на неё приходить на надо.
Строка 65: Строка 68:
  
 
= Перезачёт =
 
= Перезачёт =
Если вы проходили курсы, программа которых на 75% и выше совпадает с программой МОБОД, есть возможность перезачесть курс. Для этого, заполните [https://docs.google.com/forms/d/1WQb4_9CkjpPP5WsGWhunkyRiSDJg9IKfv0gm_jDhbdw/edit '''форму'''] до 08.10.2022. 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.
+
Если вы проходили курсы, программа которых на 75% и выше совпадает с программой МОБОД, есть возможность перезачесть курс. Для этого, заполните [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfe4Gyf2fKAxpDG7THJNVK3GrIGhaTmKO_gY0IdjYLQ_At08w/viewform?usp=pp_url'''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.

Текущая версия на 11:14, 12 января 2024

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

Материалы

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-2023. 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 31.10.2023. 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.