Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень)

Материал из MachineLearning.

Версия от 11:55, 16 сентября 2020; Evgeny Bobrov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
  • Обязательный курс для студентов каф. ММП 3 курса, 5 семестр
  • Зачёт с оценкой
  • Преподаватели: Артём Попов, Д.А. Кропотов, Евгений Бобров, Максим Находнов, Чернышёв Александр
  • Занятия проходят онлайн по понедельникам, начало в 16:20. Первое занятие 7 сентября.

Анонимные отзывы по курсу можно оставлять здесь: ссылка на гугл-форму

Репозиторий со всеми материалами: ссылка

Короткая ссылка на страницу: ссылка

Видеозаписи занятий: ссылка.

Для доступа к системе сдачи заданий anytask, свяжитесь с одним из преподавателей.

Содержание

Объявления

Пока нет.

Правила сдачи практикума

1. В рамках семестра предполагается три больших практических задания и пять домашних заданий. Все задания сдаются в систему anytask, инвайт к курсу можно получить у преподавателя.

2. За каждое большое практическое задание можно получить до 50-ти баллов. Задание включает в себя написание программного кода, выполнение экспериментов и написание отчёта о проделанной работе. Последнее практическое задание так же будет включать в себя реализацию работающей ML-системы. Срок выполнения каждого задания — 2 недели. Задания, сданные после этого срока, принимаются со штрафом. За каждый день штраф — 1 балл. Практическое задание считается зачтённым, если по нему выполнены и засчитаны все три этапа работы.

3. За каждое домашнее задание можно получить от 15 до 20 баллов (в зависимости от задания). Задание включает в себя написание программного кода. Срок выполнения каждого задания — 1 неделя. Задания, сданные после этого срока, не принимаются на проверку.

4. Предусмотрены различные бонусные активности: бонусные задачи, за которые можно получить дополнительные баллы.

5. Предварительные критерии итоговой оценки:

  • отлично — 170 баллов, 3 практических задания зачтены
  • хорошо — 125 баллов, 2 практических задания зачтены
  • удовлетворительно — 85 баллов, 1 практическое задание зачтено

Материалы занятий

Дата Номер Тема Материалы Видео Д/З
7 сентября Занятие 1

Организационные вопросы.

Введение в Python.

презентация (организация)

ноутбук (python)

организация

введение в python

Ознакомиться с PEP8:

оригинал перевод

Контест 1: Введение в Python (anytask)

14 сентября Занятие 2 Библиотека numpy. Векторизация вычислений. Jupyter-ноутбук семинара Запись семинара Изучить материалы Indexing и Broadcasting
21 сентября Занятие 3 Организация кода в Python.

Функции, модули, классы.

28 сентября Занятие 4 Обсуждение первого практического задания (KNN).

Введение в обработку изображений.

Визуализация в Python.

5 октября Занятие 5 Подготовка текстовых отчётов. Система TeX.
12 октября Занятие 6  ?? Подготовка коротких выступлений.

Обработка исключений. Мененджеры контекста.

19 октября Занятие 7 Итераторы и генераторы.
26 октября Занятие 8 Декораторы.
2 ноября Занятие 9 Обсуждение второго практического задания (LogReg).

Введение в обработку текстов.

9 ноября Занятие 10 ML-инфраструктура (часть 1)
16 ноября Занятие 11 ML-инфраструктура (часть 2)
23 ноября Занятие 12  ?? Создание проектов в Python.

Тестирование в Python.

30 ноября Занятие 13 TBA

Требования к отчёту по практическим заданиям

Отчёт должен быть самодостаточным документом в формате PDF, подготовленным в системе LATEX. Студенты, хорошо выполнившие отчёты по прошлым заданиям, получают возможность сдавать отчёты в формате HTML или PDF, подготовленные с помощью jupyter notebook.

Отчёт должен давать проверяющему ответы на следующие вопросы:

  • К какому курсу относится задание?
  • Какое задание выполнено?
  • Кем выполнено задание?
  • В чём заключалось задание?
  • Что было сделано? Что не было сделано?
  • Даны ли правильные ответы на все теоретические вопросы задания?
  • Проведены ли все необходимые эксперименты? Получены ли осмысленные ВЫВОДЫ?
  • Выполнена ли творческая часть задания?
  • Пользовался ли студент чьей-либо помощью? Если да, то в каком объёме?
  • Какой литературой пользовался студент?

Некоторые элементы хорошего отчёта:

  • Объём отчёта: 5--20 страниц;
  • Текст отчёта не повторяет полной формулировки задания;
  • Структура отчёта соответствует пунктам задания;
  • Используются векторные шрифты;
  • Графики оформлены надлежащим образом;
  • Шкала для графиков выбрана правильно;
  • На разных графиках результаты для одинаковых методов отображаются одним и тем же цветом;
  • Между расположением графиков и местами их упоминания в тексте относительно небольшое расстояние (на той же или на соседней странице);
  • На страницах не должно быть много пустого места;
  • В большинстве случаев графики/таблицы/псевдокоды алгоритмов не должны занимать большей части одной страницы отчёта;
  • Все числа в тексте/таблицах указаны с необходимым числом значащих цифр;
  • В большинстве случае в отчёте не должно быть никакого кода;
  • Для всех экспериментов описан выбранный дизайн экспериментов, а также сделаны выводы из полученных результатов;

Требования к программному коду

  • Код должен в целом соответствовать PEP8 (eng или rus )
  • В частности, код должен проходить автоматическую проверку стиля ссылка. Скрипт запускается из командной строки так: python3 mmp_pep8.py <ваш скрипт>. Код, вызывающий предупреждения, может дополнительно штрафоваться.
  • Код должен быть понятным и единообразным. Переменные, функции и другие элементы кода должны иметь осмысленные, значимые имена, отвечающие их назначению.
  • Код, который не соответствует прототипам, выданным в задании, автоматически оценивается в 0 баллов
  • Код, который не удовлетворяет требованиям задания (например, запрету на использование конкретных библиотек), автоматически оценивается в 0 баллов
  • Код, содержащий плагиат, автоматически оценивается в 0 баллов

Страницы прошлых лет

2019-2020 (осень)

2018-2019 (осень) , 2018-2019 (весна)

2017-2018 (осень) , 2017-2018 (весна)

2016-2017

2015-2016

2014-2015

2013-2014

2012-2013

2011-2012

Личные инструменты