Семинар наставника

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1-4 модуль

Преподаватель

Кантонистова Елена Олеговна

Программа дисциплины

Аннотация

На данном курсе студенты смогут простроить персональную образовательную и карьерную траекторию в области AI и узнают специфику собеседований по Machine Learning и Deep Learning и получат первый опыт прохождения таких собеседований

Цель освоения дисциплины

• Простроить персональную образовательную и карьерную траектории в области AI
• Понять специфику собеседований по ML
• Понять специфику собеседований по DL
• Получить опыт прохождения собеседования по ML/DL на позицию Junior Data Scientist

Планируемые результаты обучения

• Студент понимает, как устроено собеседование по машинному и глубинному обучению на позицию Junior Data Scientist
• Имеет опыт прохождения пробного собеседования
• • Студент понимает, какие дисциплины ему необходимо изучить для собственного развития как специалиста или же исследователя в области AI и имеет план персонального развития в AI

Содержание учебной дисциплины

• На занятиях будут проходить консультации по карьерным и образовательным траекториям в области AI, а также пробные собеседования студентов по темам курсов “Машинное обучение”и “Глубинное обучение”.

Элементы контроля

• Устное собеседование по машинному обучению (ML)
• Письменное тестирование по глубинному обучению (TestDL)
• Письменное тестирование по машинному глубинному обучению (TestML)
• Устное собеседование по глубинному обучению (DL)

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  Первый семестр: зачет, если 0.5*max \{ML,0.8*TestML \} >= 4 Второй семестр: зачет, если 0.5*max \{DL,0.8*TestDL \} >= 4
• 2025/2026 4th module
  Первый семестр: зачет, если 0.5*max \{ML,0.8*TestML \} >= 4 Второй семестр: зачет, если 0.5*max \{DL,0.8*TestDL \} >= 4
• 2026/2027 2nd module
  Первый семестр: зачет, если 0.5*max \{ML,0.8*TestML \} >= 4 Второй семестр: зачет, если 0.5*max \{DL,0.8*TestDL \} >= 4
• 2026/2027 3rd module
  Первый семестр: зачет, если 0.5*max \{ML,0.8*TestML \} >= 4 Второй семестр: зачет, если 0.5*max \{DL,0.8*TestDL \} >= 4

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction, Hastie, T., 2017
• Глубокое обучение. - 978-5-4461-1537-2 - Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. - 2020 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/377026 - 377026 - iBOOKS

Рекомендуемая дополнительная литература

• Глубокое обучение : погружение в мир нейронных сетей, Николенко, С., 2018

Авторы

• Ахмедова Гюнай Интигам кызы