PracticalML spring 2023

Задания

Задание	Срок	Выполнили
Прорешать notebooks/First work.ipynb	2.05
Преобразовать First work.ipynb (First work_base_solution.ipynb ) в проект (требования под таблицей)	2.05
Прорешать notebooks/networks_intro.ipynb (появится к 24.03)	2.05
Имплементировать статью из списка	16.05

Требования ко второму заданию:

Проект должен содержать модули с необходимыми классами для обучения
Проект должен содержать main скрипт, возможно, скрипты train, eval
Должен быть реализован трекинг метрик с помощью tensorboard, wandb или другой либы
Проект должен быть конфигурируемым с помощью hydra и т.п.
Сам код проекта может быть скопирован из ноутбука, за исключением импортов, конфигурации
Должен быть реалитзован main скрипт c запуском обучения. Оптимизатор, лосс, метрики и гиперпараметры должны получаться из конфигурации, остальное по желанию.

В этом курсе будут затронуты основы глубокого обучения и обучение на графах.

Оценка будет складываться из:

Домашек по ходу курса
Реализации статьи из списка (будет опубликован позже) или предложенной студентом.
Пет-проекта и/или участия в соревновании
Доклада Точную формулу я опубликую здесь позже, точно не обязательно будет выполнять все из перечисленного.

По плану занятий:

5/3 за каждую домашку + 5 за статью + 3 за доклад + 5 за проект - 5 за отсутствие статьи = А (c округлением вверх - максимум 10 баллов )

4 балла и ниже - незачет

Градация по оценкам на основе ваших результатов