Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Выступления студентов)
(Выступления студентов)
Строка 175: Строка 175:
| align="center"|4 || Еремеев Максим || Средства консервации объектов в Python || Зачем нужно. Json, Pickle и др. ||
| align="center"|4 || Еремеев Максим || Средства консервации объектов в Python || Зачем нужно. Json, Pickle и др. ||
|-
|-
-
| align="center"|5 || Королев Николай || Регулярные выражения || Зачем нужно. Синтаксис регулярных выражений. ||
+
| align="center"|5 || [[Участник:KorolevN|Королев Николай]] || Регулярные выражения || Зачем нужно. Синтаксис регулярных выражений. ||
|-
|-
| align="center"|6 || Лесников Богдан || Разложение Холецкого. || Что такое. Примеры использования (много и подробно). ||
| align="center"|6 || Лесников Богдан || Разложение Холецкого. || Что такое. Примеры использования (много и подробно). ||
Строка 181: Строка 181:
| align="center"|7 || Нерус Даниил || Стандартные матричные разложения: LDL, LU и QR. || Что такое. Примеры использования. ||
| align="center"|7 || Нерус Даниил || Стандартные матричные разложения: LDL, LU и QR. || Что такое. Примеры использования. ||
|-
|-
-
| align="center"|8 || [[Участинк:LebedF|Лебедь Федор]] || Метод LMNN для обучения метрики. || Рассказать про алгоритм. ||
+
| align="center"|8 || [[Участник:LebedF|Лебедь Федор]] || Метод LMNN для обучения метрики. || Рассказать про алгоритм. ||
|-
|-
| align="center"|9 || [[Участник:ChernyshevA|Чернышёв Александр]] || Расстояние Левенштейна. || Определение. Эффективный алгоритм подсчёта. ||
| align="center"|9 || [[Участник:ChernyshevA|Чернышёв Александр]] || Расстояние Левенштейна. || Определение. Эффективный алгоритм подсчёта. ||

Версия 19:32, 16 ноября 2018

  • Обязательный курс для студентов каф. ММП 3 курса, 5 семестр
  • Зачёт с оценкой
  • Преподаватели: Д.А. Кропотов, Артём Попов, Виктор Януш
  • Занятия проходят в ауд. 524 по пятницам, начало в 16:20. Первое занятие 4 сентября.

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

Репозиторий со всеми материалами: ссылка

Содержание

Объявления

ВНИМАНИЕ! Занятия переехали в аудиторию 524!

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. Срок выполнения каждого задания — 3 недели. Задания, сданные после этого срока, не принимаются на проверку.

3. За каждое домашнее задание можно получить от 15 до 25 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, возможность сделать выступление по заранее заданной теме.

5. Критерии итоговой оценки:

  • отлично — 200 баллов, 3 практических задания зачтены
  • хорошо — 150 баллов, 2 практических задания зачтены
  • удовлетворительно — 100 баллов, 1 практическое задание зачтено

Практическое задание считается зачтённым, если по нему выполнены и засчитаны все три этапа работы.

Материалы занятий

Дата Номер Тема Материалы Д/З
4 сентября Занятие 1

Организационные вопросы. Введение в Python.

презентация

ноутбук

контест 1 (в anytask)

Прочитать о PEP8:

оригинал перевод

18 сентября Занятие 2

Разбор 1 контеста.

Библиотека numpy и векторизация вычислений.

ноутбук про ошибки

ноутбук про numpy

контест 2 (в anytask)


28 сентября Занятие 3

Организация кода в Python: функции, модули, классы.

ООП в Python.

презентация

контест 3 (в anytask)


5 октября Занятие 4

Обсуждение первого практического задания.

Введение в обработку изображений.

Визуализация в Python.

конспект (о задании)

презентация (изображения)

визуализация

1 практическое задание (в anytask)

12 октября Занятие 5

Подготовка текстовых отчётов. Система TeX.

презентация

исходный код 4 лекции

19 октября Занятие 6

Обработка исключений. Мененджеры контекста. Тестирование.

Подготовка коротких выступлений.

презентация (тестирование)

презентация (выступления)

26 октября Занятие 7

Итераторы. Генераторы.

презентация

текст задания

контест 4 (в anytask)

2 ноября Занятие 8

Обсуждение второго практического задания.

Обработка текстов (начало).

конспект (о задании)

презентация (тексты)

Выступления студентов

Выступление должно сопровождаться презентацией, подготовленной в LaTeX с помощью пакета beamer. При согласовании с преподавателем разрешается делать презентацию в Jupyter notebook или просто использовать Jupyter notebook вместо презентации. Приблизительный регламент выступления — 10 минут. После выступления необходимо залить свою презентацию в репозиторий курса. За выступление выставляется до 5 бонусных баллов.

Каждый студент должен выбрать одну тему из списка ниже либо предложить свою тему.

№ п/п ФИО студента Тема Замечания Материалы
1 Саенко Иван Системы контроля версий Зачем нужны? Кейсы использования. Какие бывают?
2 Кормаков Георгий Система контроля версий Git Преимущества. Основы работы с Git.
3 Попов Дмитрий Пакеты в Python Зачем нужны, что это. Назначение __init__.py. Относительные импорты.
4 Еремеев Максим Средства консервации объектов в Python Зачем нужно. Json, Pickle и др.
5 Королев Николай Регулярные выражения Зачем нужно. Синтаксис регулярных выражений.
6 Лесников Богдан Разложение Холецкого. Что такое. Примеры использования (много и подробно).
7 Нерус Даниил Стандартные матричные разложения: LDL, LU и QR. Что такое. Примеры использования.
8 Лебедь Федор Метод LMNN для обучения метрики. Рассказать про алгоритм.
9 Чернышёв Александр Расстояние Левенштейна. Определение. Эффективный алгоритм подсчёта.
10 Устюжанин Александр Алгоритмы хранения разреженных матриц (COO, LIL, CSR и т.д.). Определения. Примеры использования. Преимущества и недостатки каждого из алгоритмов.

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

2017-2018 (осень) , 2017-2018 (весна)

2016-2017

2015-2016

2014-2015

2013-2014

2012-2013

2011-2012

Личные инструменты