IMI 2022: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
VeLKerr (обсуждение | вклад) |
VeLKerr (обсуждение | вклад) |
||
| (не показано 7 промежуточных версий этого же участника) | |||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
== Важные ссылки == | == Важные ссылки == | ||
* [https://t.me/+IQCrDq2QRlhhZTYy Чат курса] | * [https://t.me/+IQCrDq2QRlhhZTYy Чат курса] | ||
* [https://forms.gle/GT3T4GS2Uqs1syjZ6 Форма регистрации] | * '''[https://forms.gle/GT3T4GS2Uqs1syjZ6 Форма регистрации]''' | ||
* [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfF6PWn8ySEFv0WrpEvCBuRd5RItme0vGJ7CVlilWV4Faw5ZA/viewform?usp=sf_link Сбор доп. информации и выбор тем домашних заданий] | * [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfF6PWn8ySEFv0WrpEvCBuRd5RItme0vGJ7CVlilWV4Faw5ZA/viewform?usp=sf_link Сбор доп. информации и выбор тем домашних заданий] | ||
== Аннотация == | |||
Основные цели курса состоят в следующем: | |||
# Дать представление о том, как правильно формулировать научную проблему; | |||
# Дать представление о том, как правильно писать исторический обзор по научной теме; | |||
# Дать представление о скорости развития вычислительной техники и методов ее применения. | |||
Для достижения этих целей в курсе предусмотрены следующие темы: | |||
# Математические модели; | |||
# История и методология машинного обучения; | |||
# История развития вычислительной техники. | |||
Для раскрытия этих тем в качестве лекторов привлекаются специалисты из различных научных организаций, в том числе стоявшие у истоков формирования отечественной вычислительной техники. | |||
Курс организован таким образом, что возможно дистанционное обучение даже при завершении карантинных мер, поскольку все занятия записываются и их видео доступно слушателям курса. | |||
Для достижения первых двух целей студентам выдаются два домашних задания, причем студент при желании может выбрать тему работы практически самостоятельно. | |||
В процессе обучения студент может накапливать бонус, который можно использовать в качестве итоговой оценки по курсу или для повышения итоговой оценки на экзамене. | |||
Более подробно о содержании курса и правилах его прохождения будет рассказано на первом занятии. | |||
== Критерии оценивания == | |||
* 2 домашних задания | |||
* 3 контрольные (в случае отмены дистанционного режима, останется только 1 контрольная - итоговая). | |||
* бонусы за активность на занятиях и вопросы преподавателям вне занятий | |||
* экзамен | |||
== Домашние задания == | |||
* [https://drive.google.com/drive/u/3/folders/1F-OAoXImjbSw_PNf-yTZFxF0NMU5l9iW Доп. материалы для подготовки домашек] | |||
* [https://forms.gle/ZzNJgDdEMKZBg9TR8 Форма для сбора домашних заданий] | |||
== Материалы == | == Материалы == | ||
* [https://drive.google.com/drive/folders/1pabi5FF4sNt8oKGnhOiE6hLJCEBEZKLj?usp=sharing Видео занятий и слайды]. Доступ только по почте @phystech.edu. | * [https://drive.google.com/drive/folders/1pabi5FF4sNt8oKGnhOiE6hLJCEBEZKLj?usp=sharing Видео занятий и слайды]. Доступ только по почте @phystech.edu. | ||
Материалы прошлых лет понадобятся для самостоятельного изучения тем: | |||
* 2020 г.: история развития компьютеров, история машинного обучения, имитационное моделирование | |||
* 2019 г.: история суперкомпьютерных вычислений, алгоритмы | |||
==== 2021 год ==== | |||
* [https://drive.google.com/drive/folders/1XHikcmUtReCdI4uTWYCeuhcW6Cq1gXy_ Видео лекций] | |||
* [https://drive.google.com/drive/folders/16vvO5Aipx5ENCQODqvQ0Ud7KuKxUtmKg Слайды презентаций] | |||
* '''[https://drive.google.com/drive/folders/1ulAif7WsAD4alKGcShzqLPN7GAPyIE8m?usp=sharing Видео 1-го занятия]'''. Для доступа войдите в аккаунт на '''@phystech.edu'''. | |||
==== 2020 год ==== | |||
* [https://drive.google.com/drive/folders/1gbRkvl5d2CMLs25H_lkY6kzMDMk6aIQv Видео лекций] | |||
* [https://drive.google.com/drive/folders/11l1R72Vt0aZZh_-ffllm_CBN85kSVDX9 Слайды презентаций] | |||
* '''[https://drive.google.com/drive/folders/1oxaV0Tdcba7ket81jlYrnZteHMO2XD-d Лекции К.В. Воронцова по истории и методологии ML]. В открытом доступе'''. | |||
==== 2019 год ==== | |||
* [https://drive.google.com/drive/folders/1nSbHDOU_8xVcumlMj1bHTPR6I7WQZ_Ln Видео лекций] | |||
* [https://drive.google.com/drive/folders/1gZr12dCZ91ZDrdfFZkY_YRNb0kvrUgEV Слайды презентаций] | |||
==== 2017 год ==== | |||
* [https://drive.google.com/file/d/0By4IPE_Y0aO6WmdNVjVKU3pYTUE Лекция М.А, Ройтберга про динамическое программирование] | |||
Текущая версия от 19:32, 10 апреля 2022
Общие сведения
- Семестр: 10 (пятый курс)
- Форма контроля: экзамен
- Руководитель: д.ф.-м.н., проф. Цитович Иван Иванович (cito at atp-fivt.org).
Важные ссылки
Аннотация
Основные цели курса состоят в следующем:
- Дать представление о том, как правильно формулировать научную проблему;
- Дать представление о том, как правильно писать исторический обзор по научной теме;
- Дать представление о скорости развития вычислительной техники и методов ее применения.
Для достижения этих целей в курсе предусмотрены следующие темы:
- Математические модели;
- История и методология машинного обучения;
- История развития вычислительной техники.
Для раскрытия этих тем в качестве лекторов привлекаются специалисты из различных научных организаций, в том числе стоявшие у истоков формирования отечественной вычислительной техники. Курс организован таким образом, что возможно дистанционное обучение даже при завершении карантинных мер, поскольку все занятия записываются и их видео доступно слушателям курса. Для достижения первых двух целей студентам выдаются два домашних задания, причем студент при желании может выбрать тему работы практически самостоятельно. В процессе обучения студент может накапливать бонус, который можно использовать в качестве итоговой оценки по курсу или для повышения итоговой оценки на экзамене. Более подробно о содержании курса и правилах его прохождения будет рассказано на первом занятии.
Критерии оценивания
- 2 домашних задания
- 3 контрольные (в случае отмены дистанционного режима, останется только 1 контрольная - итоговая).
- бонусы за активность на занятиях и вопросы преподавателям вне занятий
- экзамен
Домашние задания
Материалы
- Видео занятий и слайды. Доступ только по почте @phystech.edu.
Материалы прошлых лет понадобятся для самостоятельного изучения тем:
- 2020 г.: история развития компьютеров, история машинного обучения, имитационное моделирование
- 2019 г.: история суперкомпьютерных вычислений, алгоритмы
2021 год
- Видео 1-го занятия. Для доступа войдите в аккаунт на @phystech.edu.
2020 год
- Видео лекций
- Слайды презентаций
- Лекции К.В. Воронцова по истории и методологии ML. В открытом доступе.