МОБОД 2023 — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Команда курса)
(Письменная часть)
 
(не показано 25 промежуточных версий 2 участников)
Строка 7: Строка 7:
 
* Никанорова Дарья, семинары Рекомендательные системы на больших данных
 
* Никанорова Дарья, семинары Рекомендательные системы на больших данных
 
* Никита Зелинский, лекции Графовые сети
 
* 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 =
 
= План курса =
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSFCM4z5yOWO58_bI11yTWj42U6W5WS4B1u4qUDw3FkEIup6vU06XxYTWlC6CbfO0ztuUQ0f3SHoaS7/pubhtml?gid=0&single=true 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]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vR4I1nviWxCex6uZjpl-MrZWWP-D9tS9BZIouP1BRTgvYVYYu3aZkkC-wRb5OqLJ_GQGqlqh3pp_3VB/pubhtml 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 ==
 
== Материалы ==
* [Видео занятий и призентации]
+
* [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://www.youtube.com/playlist?list=PLHVUfYYv0xkkjtd8RDhS3xugXdhpw4FFR Видео занятий youtube]
* Git-репозиторий с кодом и домашками
+
* [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/tree/gnn Материалы лекций и семинаров по блоку графовых нейросетей]
  
 
= Критерии получения оценки =
 
= Критерии получения оценки =
 
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
 
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Домашние задания: 10 баллов
+
# Блок. Рекомендательные системы на больших данных - 5 баллов
# Тесты: _ баллов
+
# Блок. Графовые сети - 3 балла
# Бонус: 2 балл
+
# Блок. Тематическое моделирование на больших данных - 2 балла
# Экзамен: 3 балла
+
# Экзамен: 2 балла
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
Строка 39: 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
 
|-
 
|-
| Анализ эпидемиологических графов || ДД.MM || ДД.MM
+
| [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
 
|-
 
|-
| Тематическое моделирование на больших данных  || ДД.MM || ДД.MM
+
| [https://gitlab.atp-fivt.org/courses-public/mobod/public/-/tree/gnn 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
 
|}
 
|}
  
 
= 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).
Строка 64: 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/e/1FAIpQLSfe4Gyf2fKAxpDG7THJNVK3GrIGhaTmKO_gY0IdjYLQ_At08w/viewform?usp=pp_url'''форму'''] до ДД.ММ.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.
+
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.