Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Материалы занятий)
Текущая версия (00:34, 15 декабря 2020) (править) (отменить)
(→Материалы занятий)
 
(18 промежуточных версий не показаны.)
Строка 66: Строка 66:
|Занятие 2
|Занятие 2
| Библиотека numpy. Векторизация вычислений.
| Библиотека numpy. Векторизация вычислений.
-
|
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/02_numpy/intro_to_numpy.ipynb ноутбук]
-
|
+
| [https://youtu.be/tuHqAuxtwb4 видео]
-
|
+
| Изучить материалы [https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.indexing.html Indexing] и [https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html Broadcasting]
 +
 
 +
Контест 2: numpy (anytask)
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
Строка 76: Строка 78:
Функции, модули, классы.
Функции, модули, классы.
-
|
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/03_code_structure/function_modules_classes.pdf слайды]
-
|
+
| [https://youtu.be/fJfhlsftGZM видео]
-
|
+
| Контест 3: классы (anytask)
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
Строка 88: Строка 90:
Визуализация в Python.
Визуализация в Python.
-
|
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/04_knn_images/Основы%20обработки%20изображений.pdf слайды]
-
|
+
 
-
|
+
[https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/04_knn_images/Практические%20аспекты%20использования%20метода%20ближайших%20соседей.pdf конспект к заданию]
 +
| [https://youtu.be/mk2SIqNy5dA видео]
 +
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/Tasks/task1.pdf Практическое задание №1]
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
Строка 96: Строка 100:
|Занятие 5
|Занятие 5
| Подготовка текстовых отчётов. Система TeX.
| Подготовка текстовых отчётов. Система TeX.
-
|
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/05_tex_reports/%D0%9F%D0%BE%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B0%20%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%85%20%D0%BE%D1%82%D1%87%D1%91%D1%82%D0%BE%D0%B2%20%D0%B2%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B5%20TeX.pdf слайды]
-
|
+
| [https://www.youtube.com/watch?v=rOBS3uHYSW8 видео]
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
Строка 103: Строка 107:
|12 октября
|12 октября
|Занятие 6
|Занятие 6
-
| ?? Подготовка коротких выступлений.
+
| Подготовка коротких выступлений.
Обработка исключений. Мененджеры контекста.
Обработка исключений. Мененджеры контекста.
-
|
+
|
-
|
+
|
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
Строка 113: Строка 117:
|Занятие 7
|Занятие 7
| Итераторы и генераторы.
| Итераторы и генераторы.
-
|
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/07_iterators/Итераторы%20и%20генераторы.pdf слайды]
-
|
+
| [https://youtu.be/vUFAJrIPvcE видео]
-
|
+
| Контест 4: итераторы и генераторы (anytask)
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
|26 октября
|26 октября
|Занятие 8
|Занятие 8
-
| Декораторы.
+
| Обсуждение второго практического задания (LogReg).
-
|
+
Введение в обработку текстов.
-
|
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/08_linear_and_text/Обработка%20текство%20в%20Python.pdf слайды]
-
|
+
 
 +
[https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/08_linear_and_text/Линейные%20модели%20для%20классификации.pdf конспект к заданию]
 +
| [https://youtu.be/I4xD65Rq9XM видео]
 +
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/Tasks/Task2/task2.pdf Практическое задание №2]
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
|2 ноября
|2 ноября
|Занятие 9
|Занятие 9
-
| Обсуждение второго практического задания (LogReg).
+
| Декораторы.
-
Введение в обработку текстов.
+
| [https://github.com/mmp-practicum-team/mmp_practicum_fall_2020/blob/master/09_decorators/decorators.pdf слайды]
-
|
+
| [https://youtu.be/M2e0VREL1oU видео]
-
|
+
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
Строка 137: Строка 143:
|9 ноября
|9 ноября
|Занятие 10
|Занятие 10
-
| ML-инфраструктура (часть 1)
+
| ML-инфраструктура (часть 1) (ssh, sftp, tmux, Google Cloud, Git)
-
|
+
| [https://github.com/nakhodnov17/ProgrammingEnvironment материалы занятия]
-
|
+
| [https://youtu.be/ycJ5zEHvYh4 видео]
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
Строка 145: Строка 151:
|16 ноября
|16 ноября
|Занятие 11
|Занятие 11
-
| ML-инфраструктура (часть 2)
+
| ML-инфраструктура (часть 2) (Docker)
-
|
+
| [https://github.com/nakhodnov17/ProgrammingEnvironment материалы занятия]
-
|
+
| [https://youtu.be/QiUyp-EYbP8 видео]
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
Строка 153: Строка 159:
|23 ноября
|23 ноября
|Занятие 12
|Занятие 12
-
| ?? Создание проектов в Python.
+
| ML-инфраструктура (часть 3) (Docker, Flask)
-
Тестирование в Python.
+
| [https://github.com/nakhodnov17/ProgrammingEnvironment материалы занятия]
-
|
+
| [https://youtu.be/K1yNQn4dbyE видео]
-
|
+
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
|- <!-- Новое занятие -->
|30 ноября
|30 ноября
|Занятие 13
|Занятие 13
-
| TBA
+
| Обсуждение третьего практического занятия.
 +
|
 +
| [https://www.youtube.com/watch?v=R5ib8CKLw7c&list=PLVF5PzSHILHRAmJXJvv6_PFzfHf-Zc09Z&index=13 видео]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
|7 декабря
 +
|Занятие 14
 +
| Разработка ML проектов.
|
|
|
|
|
|
<!-- Конец занятия -->
<!-- Конец занятия -->
 +
|- <!-- Новое занятие -->
 +
|14 декабря
 +
|Занятие 15
 +
| Микросервисная архитектура.
 +
|
 +
| [https://www.youtube.com/watch?v=8jE5tHeRnqk видео]
 +
|
 +
<!-- Конец занятия -->
 +
|}
|}

Текущая версия

  • 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. ноутбук видео Изучить материалы Indexing и Broadcasting

Контест 2: numpy (anytask)

21 сентября Занятие 3 Организация кода в Python.

Функции, модули, классы.

слайды видео Контест 3: классы (anytask)
28 сентября Занятие 4 Обсуждение первого практического задания (KNN).

Введение в обработку изображений.

Визуализация в Python.

слайды

конспект к заданию

видео Практическое задание №1
5 октября Занятие 5 Подготовка текстовых отчётов. Система TeX. слайды видео
12 октября Занятие 6 Подготовка коротких выступлений.

Обработка исключений. Мененджеры контекста.

19 октября Занятие 7 Итераторы и генераторы. слайды видео Контест 4: итераторы и генераторы (anytask)
26 октября Занятие 8 Обсуждение второго практического задания (LogReg).

Введение в обработку текстов.

слайды

конспект к заданию

видео Практическое задание №2
2 ноября Занятие 9 Декораторы. слайды видео
9 ноября Занятие 10 ML-инфраструктура (часть 1) (ssh, sftp, tmux, Google Cloud, Git) материалы занятия видео
16 ноября Занятие 11 ML-инфраструктура (часть 2) (Docker) материалы занятия видео
23 ноября Занятие 12 ML-инфраструктура (часть 3) (Docker, Flask) материалы занятия видео
30 ноября Занятие 13 Обсуждение третьего практического занятия. видео
7 декабря Занятие 14 Разработка ML проектов.
14 декабря Занятие 15 Микросервисная архитектура. видео

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

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D1%83%D0%BC_%D0%BD%D0%B0_%D0%AD%D0%92%D0%9C_%28317%29/2020_%28%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C%29»
Личные инструменты