Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения"

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 1-4 модуль

Преподаватели

Баженов Глеб Владимирович

Степанов Никита Сергеевич

Халматова Мадина Икрамовна

Программа дисциплины

Аннотация

Данный семинар является одной из форм организации научно-исследовательской деятельности студентов специализации “Машинное обучение и приложения”. На нём в течение года под руководством преподавателей студентам предлагается делать обзорные доклады на различные темы, связанные с машинным обучением, а также презентации своих исследовательских проектов. Семинар призван способствовать расширению научного кругозора студентов и их своевременному включению в исследовательский процесс. Его задачей также является развитие навыков ведения научной дискуссии и презентации исследовательских результатов. В ходе занятий подразумеваются следующие виды деятельности студентов: * Посещение занятий, прослушивание и обсуждение докладов. * Выступление студентов с докладами на различные темы, связанные с машинным обучением. * Выступления студентов с докладами по курсовым работам. * Рецензирование докладов своих одногруппников. * Написание проверочных работ по материалам докладов.

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление студентов с последними достижениями области машинного обучения и расширение научного кругозора студентов.
• Развитие навыков самостоятельной работы с научными статьями и презентации исследовательских результатов.
• Своевременное включение студентов в исследовательский процесс в рамках курсовых работ.

Планируемые результаты обучения

• Знать основные задачи в области современных исследований в машинном обучении (классификация, регрессия, сегментация, прогнозирование и т.д.).
• Уметь писать научные тексты.
• Уметь готовить и проводить выступление с докладом на научную тему, а также вести академическую дискуссию по материалам доклада.
• Уметь самостоятельно выбирать и изучать современные научные статьи, находить релевантную литературу

Содержание учебной дисциплины

• Выступления студентов с научными докладами
• Выступления студентов по теме курсовых работ (КР)
• Научные тексты и их оформление

Элементы контроля

• Рецензии
• Доклады
  В течение года каждый студент выступает с докладами по темам, связанным с машинным обучением. Стандартная продолжительность доклада - 30 минут, то есть на одном занятии проводится два выступления. Каждый студент должен сделать два доклада за год. Если такое количество докладов укладывается в рамки курса по времени, то студенты с лучшим первым выступлением освобождаются от второго доклада. Два раза в год студент должен утвердить тему своего выступления у преподавателя в назначенные для этого сроки. Темы выступлений студенты выбирают самостоятельно из списка тем, предложенных преподавателем, с учетом своих интересов. Первое выступление является обзорным по какой-то теме и готовится на основе различных материалов по выбору студента. В качестве базы для второго выступления выбирается одна или несколько исследовательских статей по теме, связанной с машинным обучением. Минимум за неделю до даты выступления докладчик должен прислать краткий план своего доклада преподавателю на согласование.Сразу после выступления необходимо прислать свою презентацию
• Проверочные
  Доклады в течение года будут разбиты по темам на блоки. В конце каждого блока (примерно раз в 3-4 недели) будет проводиться проверочная работа на 30 минут. Для подготовки студентов презентации и вспомогательные материалы выкладываются на страницу курса. При написании проверочной нельзя пользоваться никакими материалами.
• Предзащиты
  В начале 3 модуля и в конце 4 модуля проводится кросс-рецензирование КР студентов. Рецензия на КР должна быть значительно более подробной, чем рецензии на доклады. В рецензии должны быть отражено краткое содержание работы, описание ее плюсов и минусов, а также предложения по улучшению работы. В кроссрецензировании могут принимать участие только те студенты, кто сдал свой текущий вариант КР для кросс-рецензирования. Сдаваемый вариант КР должен быть оформлен по стандарту оформления КР и удовлетворять минимальным требованиям по объему и содержанию. Для первого кросс-рецензирования сдаются развернутые планы КР. Объем должен составлять не менее 4-5 страниц (НЕ включая титульный лист, оглавление, абстракт и список литературы) + 3 страницы на каждого дополнительного участника, если речь идет о групповом проекте. Содержательно сдаваемый план КР должен включать в себя введение, постановку задачи, обзор литературы и подробный план дальнейшей работы. Для второго кроссрецензирования сдаются полные тексты КР, соответственно их объем и содержание должны удовлетворять требованиям к КР. В сдаваемом варианте КР допускается незаконченный раздел экспериментов, однако при этом в тексте должен быть изложен подробный план экспериментов, которые планируется завершить к окончательной сдаче КР

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.4 * Доклады + 0.1 * Предзащиты + 0.4 * Проверочные + 0.1 * Рецензии

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction, Hastie, T., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

• An introduction to statistical learning : with applications in R, , 2021