Материал из MachineLearning.
Короткий адрес этой страницы: bit.ly/IS_Report
| Осень 2020: Отчет о НИР на зачетной неделе 16 декабря в 18:00MSK.
|
4 курс: Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков: критерии получения зачета
Что надо сделать
- Поставить ссылку на публикацию в таблицу группы (листать вниз).
- Загрузить подписанный научруком отчет ссылка на анкету.
- Подготовить рассказ на 2-3 минуты о результатах, лично полученных в этом семестре.
- Зачет по расписанию ссылка на таблицу.
Что будет проверяться на зачете
- Тема дипломной работы (на русском)
- Академический статус научного руководителя (пример).
- Формальный отчет для деканата (шаблон Surname2020(S9)Report.doc)
- заполнены поля группа, имя студента, отзыв, оценка,
- подписан студентом и научным руководителем,
- желательно отказаться от бумаги, студент и научрук подписывают отчет на телефоне.
Рекомендации по выставлению оценок на НИР
- Оценивается личный вклад студента и его подготовка как исследователя
- Учитывается новизна и обоснованность работы
- Проработана теоретическая составляющая
- Ожидаемый результат: подготовленные научные статьи и сделанные доклады
- Интересно, высокая оценка:
- Хорошо проработанные теоретические результаты
- с анализом на материалах вычислительного эксперимента,
- представленные в формате научной стати.
- Не интересно, низкая оценка:
- сделан софт без постановки задачи и теории,
- какую-то нейросеть применили к прикладной задаче без обоснования и анализа,
- сделан коммерческий проект без научной новизны.
- Незачет:
- о НИР вспомнили за неделю до зачета, принесли поверхностный обзор,
- принесли результаты прошлого семестра,
- листок с формальным отчетом и оценкой от преподавателя, статьи нет.
- Примеры:
- Аспирантура — 1), 2)
- Шестой курс — 1), 2)
- Пятый курс — 1), 2)
- Четвертый курс — 1), 2)
- Алгоритмический способ подсчета [баллов] (не работает без отчета):
- [1] обзор
- [1] развернутая постановка задачи
- [3] теоретическая часть
- [1] код и эксперимент
- [1] анализ ошибки (текст и графики)
- [1] готовый текст работы
- [1] подготовлено к подаче
- [1] готов доклад
Оформление записи о НИР
- Если нет ссылок внутренних, ставьте ссылки на внешние источники
- Добавляйте подписанный отчет в общий файл группы
Весна 2021
| Отчеты для деканата в эти таблицы загружать не надо! Только содержательную часть.
|
Аспиранты
Аспирант
| Год
| Тема кандидатской диссертации
| Научный руководитель
| Ссылка на публикацию
|
Алексеев Василий
| 1
| Неполнота и неустойчивость тематических моделей
| Воронцов К.В.
|
|
Никитин Филипп
| 1
| Порождение и выбор графовых нейросетевых моделей в задачах органической химии
| В.В. Стрижов
|
|
Потапова Полина
| 1
| Тематическое моделирование для мультиязычного тематического поиска
| Воронцов К.В.
|
|
Потанин Марк
| 2
| Порождение и выбор моделей глубокого обучения
| В.В. Стрижов
|
|
Морозов Алексей
| 3
| Верификация моделей нестационарных зависимостей
|
|
|
Кузнецов Денис
| 2
| Нейросетевые модели ведения диалога на общие темы
| Бурцев М.С. - ссылку на страницу
|
|
Остроухов Петр
| 2
| Тензорные методы минимизации выпуклых функций
| Гасников А.В.
|
|
Сафин Камиль
| 2
| Адаптивные безградиентные методы решения двухуровневых задач с неточным оракулом
| А. В. Гасников
|
|
Гончаров Алексей
| 3
| Модели выравнивания пространственно-временных рядов
| В.В. Стрижов
|
|
Жариков Илья
| 3
| Нейросетевые методы для распознавания изображений документов
| Воронцов К.В.
|
|
Исаченко Роман
| 3
| Выбор модели декодирования сигналов в пространствах высокой размерности
| В.В. Стрижов
| Вышел на защиту ВЦ РАН
|
Нейчев Радослав
| 3
| Информативные априорные предположения в задаче обучения по прецедентам
| В.В. Стрижов
|
|
Баймурзина Диляра
| 4
| Эволюционный подбор нейросетевых архитектур
| Бурцев М.С.
|
|
Гринчук Алексей
| 4
| Анализ текстов
| И.В. Оселедец
| Выходит на защиту в МФТИ
|
Группа 574
Студент
| Тема дипломной работы
| Научный руководитель
| Ссылка на публикацию
|
Гадаев Тамаз
| Использование инвариантных представлений относительно преобразований в SO(n) для классификации временных рядов с акселерометров
| В.В. Стрижов
|
|
Гладин Егор
| Решение сильно выпукло-вогнутых композитных седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных
| Гасников А.В.
|
|
Грабовой Андрей
| Обучение с экспертом для построение интерпретируемых моделей машинного обучения
| В.В. Стрижов
|
|
Кириллов Егор
| Восстановление фазы микроскопических изображений по обратной решетке
| В.В. Стрижов
|
|
Кислинский Вадим
| Многокритериальная оптимизация в задаче персональных рекомендаций
| К.В. Воронцов
|
|
Козлинский Евгений
| Определение рубрик в иерархическом рубрикаторе для коротких текстовых описаний
| К.В. Воронцов
|
|
Малиновский Григорий
| Распределенные методы оптимизации и федеративное обучение
| В.В. Стрижов
(Питер Рихтарик)
|
|
Новицкий Василий
| Использование гладкости высоких порядков в безградиентных методах с неточным оракулом для задач выпуклой стохастической оптимизации
| Гасников А.В.
|
|
Плетнев Никита
| Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики
| А. В. Гасников
|
|
Рогозина Анна
| Распространение рисков на графах
| К.В. Воронцов
|
|
Самохина Алина
| Вероятностные метрические пространства в решении задач докинга молекул
| В.В. Стрижов
|
|
Шульгин Егор
| Ускоренный метод для децентрализованной оптимизации на изменяющихся графах
| П. Рихтарик (А.В. Гасников)
|
|
Глеб Моргачев
| Построение метрического пространства многоиндексных временных рядов сэффективно вычислимой функцией метрики
| В.В. Стрижов
|
|
Группа 674
Группа 774
Осень 2020
| Отчеты для деканата в эти таблицы загружать не надо! Только содержательную часть.
|
Аспиранты
Группа 574
Студент
| Тема дипломной работы
| Научный руководитель
| Ссылка на публикацию
|
Гадаев Тамаз
| Использование инвариантных представлений относительно преобразований в SO(n) для классификации временных рядов с акселерометров
| В.В. Стрижов
| [
|
Гладин Егор
| Решение сильно выпукло-вогнутых композитных седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных
| Гасников А. В.
| preprint1, preprint2, конференции: МФТИ, QIPA, ИОИ
|
Грабовой Андрей
| Обучение с экспертом для построение интерпретируемых моделей машинного обучения
| В.В. Стрижов
| статьи: paper1; конференции: МФТИ, ИОИ-2020
|
Кириллов Егор
| Восстановление фазы микроскопических изображений по обратной решетке
| В.В. Стрижов
| обзор
|
Кислинский Вадим
| Многокритериальная оптимизация в задаче персональных рекомендаций
| К.В. Воронцов
| обзоры, презентация
|
Козлинский Евгений
| Определение рубрик в иерархическом рубрикаторе для коротких текстовых описаний
| К.В. Воронцов
| текст, код
|
Малиновский Григорий
| Распределенные методы оптимизации и федеративное обучение
| В.В. Стрижов
(Питер Рихтарик)
| LocalFPM, Proximal Splitting, ICML2020, OPT NeurIPS 2020, Poster OPT NeurIPS 2020, code LocalFPM,code Proximal Splitting
|
Новицкий Василий
| Использование гладкости высоких порядков в безградиентных методах с неточным оракулом для задач выпуклой стохастической оптимизации
| Гасников А.В.
| Конференция МФТИ, текст, код
|
Плетнев Никита
| Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики
| А. В. Гасников
| черновик статьи, доработанная и поданная статья прошлого семестра, код для экспериментов
|
Рогозина Анна
| Распространение рисков на графах
| К.В. Воронцов
| отчет, гитхаб
|
Самохина Алина
| Вероятностные метрические пространства в решении задач докинга молекул
| В.В. Стрижов
| summary по задаче, конференции: МФТИ, ИОИ-2020
|
Шульгин Егор
| Ускоренный метод для децентрализованной оптимизации на изменяющихся графах
| П. Рихтарик (А.В. Гасников)
| arXiv препринт
|
Глеб Моргачев
| Построение метрического пространства многоиндексных временных рядов сэффективно вычислимой функцией метрики
| В.В. Стрижов
| отчет
код
|
Группа 674
Группа 774