Центр практик, проектной работы и предпринимательства

Уважаемые студенты!

В качестве летней практики преподавателями ФКН для вас были подготовлены летние мини-курсы (онлайн) по разным темам. Мини-курсы дадут вам возможность не только зачесть свою практику по учебному плану, но и восполнить недостающие знания и глубокое понимание различных теорий. Любителям порешать сложные задачи тоже будет полезно!

Для кого расчитаны мини-курсы? - для студентов 1 курса ПМИ, КНАД, ДРИП и 2 курса ПАД, ПИ.

Когда проходят мини-курсы? В разные даты, но все в начале июля. Больше информации и ссылку на подключение студент получит после формирования списков в начале июня.

Мини-курсы - это один из возможных вариантов засчитать практику, для обычного прослушивания они недоступны. Обратите внимание: это значит, что выбрать можно только 1 мини-курс и пройти его в качестве учебной/технологической практики.

Как подать заявку на мини-курс?

Заполнить форму ниже по приложенной инструкции (ссылка здесь).

Списки зачисленных можно посмотреть здесь.

Я прошел мини-курс, как зачесть его за практику?

1. Заполнить Индивидуальное задание (с Планом-графиком)
2. Написать Отчет
3. Загрузить Индивидуальное задание и Отчет в Smart LMS до 1 августа

Обратите внимание, что студентам, закрывающим практику мини-курсом, не нужно писать Отзыв. У вас только 2 документа по практике.

Шаблоны Отчетных документов можно найти здесь. Выбираете раздел "Практика на ФКН".

МИНИ-КУРС ОТ ЯНДЕКСА по разработке ИИ-агентов

Вы можете сменить свое место прохождения практики в пользу этого мини-курса ДО 26 ИЮНЯ ВКЛЮЧИТЕЛЬНО!

Подача заявки на этот мини-курс автоматически аннулирует предыдущую заявку на практику!

Однако количество мест ограничено. Если лимит будет превышен, первая заявка останется актуальной. Об этом сообщат сотрудники Центра практик на указанную учебную почту!

Руководитель практики: Лукьяненко Никита Сергеевич
Формат: онлайн

Этап 1. Подать заявку в Центр практик ДО 26 ИЮНЯ

Этап 2. Пройти практику с 20 июля по 2 августа

Этап 3. Подготовить Отчетные документы и загрузить в Smart LMS ДО 6 АВГУСТА

Сроки практики: с 20 июля по 2 августа

Ключевой лейтмотив: современная разработка агентов — это на 90% software engineering, а не ML
Основная идея: собрать практику вокруг единой учебной задачи для всех студентов
Мы задаем общий домен: выдаем mock среды, домен. Агента студенты реализуют самостоятельно: сами проектируют agent loop, prompt, работу с tools, обработку ошибок - но на заданных технологиях (не строго*)

Ожидаемые результаты после курса:
1. понять, как устроен агент;
2. собрать агента с tools;
3. запустить его на eval;
4. найти ошибки;
5. улучшить решение;
6. объяснить, что и почему изменили.

Структура:

Лекции на тему: Overview: что такое агенты и как устроена практика
Домашка 1: сделать работающего агента на входе: продуктовое описание задачи (что-то что близко студентам - например работа с расписанием), mock tools, заданные технологии (скорее всего lang* - но не строго)
Сдаваемый результат:
1. работающий поднятый агент, доступный через что-то;
2. репозиторий с кодом

Лекции на тему: Eval: как вообще понять, что агент работает — критерии, набор кейсов, llm-судья и можно ли ему верить
Домашка 2: построить eval для своего же агента из первой домашки, прогнать, найти слабые места и улучшить.
Сдаваемый результат:
1. какой-то отчет про корзинки, критерии, метрики сведения и цифры качества
2. отчет про улучшения в агенте

Итого на деле у нас может быть свой скрытый eval - который проверяет итогового агента и можно сделать лидерборд среди всех решений!

Формальные языки, контекстно свободные грамматики и конечные автоматы

Кому подходит? ПМИ 1 курс, КНАД 1 курс, ПАД 2 курс, ДРИП 1 курс

Кто ведет? Игнатьев Михаил Викторович

Описание: Курс состоит из 4 занятий, посвящённых разделу теории алгоритмов, лежащему на стыке дискретной математики, теории графов и теории вычислений - конечным автоматам и их связи с формальными языками и производящими функциями. Материал будет даваться в формате лекций, также будут выдаваться упражнения в качестве домащнего задания.

Формат оценивания: Оценка за выполненное домашнее задание

Формат\доп информация\пререквизиты: Онлайн

1 занятие. Напоминание фактов из теории графов, понятие конечных автоматов, примеры, автоматы со стеком, построение конкретных конечных автоматов.

2 занятие. Определение формальных языков, примеры, автоматы, распознающие данный язык, резулярные языки, критерий регулярности, языки Каталана и Фибоначчи.

3 занятие. Производящая функция языка, примеры вычислений, теорема о рациональности производящей функции регулярных языков, уравнения на производящие функции.

4 занятие. Понятие формальной грамматики, порождающей язык, правила вывода, примеры. Нахождение производящих функций с помощью формальных грамматик, построение грамматики по автомату, распознающему язык.

Современный сетевой Python

Кому подходит? ПМИ 1 курс, КНАД 1 курс, ПИ 2 курс, ПАД 2 курс, ДРИП 1 курс

Кто ведет? Хайбулин Даниэль Ильвирович

Описание: Курс состоит из 4 лекций, на которых Вы познакомитесь с базовыми концепциями сетевых взаимодействий в разработке, поймете когда использовать протокол REST, а когда gRPC. Вы получите знания и умения в использовании асинхронности в Python, сможете сразу применить полученные навыки в рамках домашнего задания. Также в рамках лекций поймем как не терять данные и обеспечить работу приложения при перезапусках.

Формат оценивания: Оценка за выполненное домашнее задание

Формат\доп информация\пререквизиты:

Лекция 1. Асинхронный питон - разберемся с асинхронностью, можно воспринимать лекцию как переходную между первым питоном и углубленным питоном второго курса.
Лекция 2. REST vs gRPC - поверхностно познакомимся с сетевыми протоколами и поймем разницу между REST и gRPC, исторический экскурс + на практике "постреляем" в REST сервис и в gRPC сервис для сравнения производительности.
Лекция 3. Асинхронный gRPC - разберемся как соединить асинхронность с сетевыми взаимодействиями.
Лекция 4. Персистентность - изучим способы добавить отказоустойчивость нашей программе.
Пререквизиты: удовольствие от программирования, желание понять что такое "апишка" и "ручки", желание постараться разобраться в лекциях в краткие сроки и написать качественный код в рамках домашнего задания.

Эллиптические кривые

Про Latex

Начальное представление о случайных процессах

Кому подходит? ПМИ 1 курс, КНАД 1 курс, ПАД 2 курс, ДРИП 1 курс

Кто ведет? Семаков Сергей Львович

Описание: В курсе даётся начальное представление о теории случайных процессов. На доступном для студентов первого курса уровне рассказывается об основных понятиях, на которых базируется построение теории. Повествуется об основных видах сходимости, вводимых в вероятностном пространстве, и соответствующих им характеристиках гладкости случайных процессов. Кратко рассматриваются некоторые важные классы случайных процессов – стационарные, гауссовские и марковские. В качестве конкретного примера рассматривается винеровский процесс (или, как его ещё называют, процесс броуновского движения), часто используемый в роли вспомогательного при моделировании реальных стохастических систем. Для восприятия и понимания курса достаточно знания основ математического анализа в рамках программы первого курса университета.

Формат оценивания: Оценка за выполненное домашнее задание

Формат\доп информация\пререквизиты: Онлайн

1-е занятие
Знакомство с понятием случайной величины как необходимый предварительный этап при изучении случайных процессов. Интуитивное восприятие и формальное определение. Непрерывные и дискретные случайные величины. Функция распределения случайной величины и – для непрерывных случайных величин – плотность распределения. Числовые характеристики случайных величин. Примеры случайных величин.

2-е занятие
Определение случайного процесса как семейства случайных величин. Понятие выборочной функции случайного процесса. Семейство конечномерных распределений случайного процесса. Математическое ожидание, дисперсия и корреляционная функция случайного процесса. Примеры.

3-е занятие
Виды сходимости в вероятностном пространстве и характеристики гладкости случайного процесса: непрерывность и дифференцируемость случайного процесса в смысле различных типов сходимости (почти наверное, в среднеквадратичном, по вероятности, по распределению). Условия непрерывности и дифференцируемости случайного процесса в среднеквадратичном в терминах его корреляционной функции. Примеры.

4-е занятие
Некоторые важные классы случайных процессов: стационарные, гауссовские, марковские. Винеровский процесс как пример случайного процесса, часто используемого в качестве вспомогательного при моделировании реальных стохастических систем. Некоторые свойства винеровского процесса.

Знакомство с Git

Основы глубинного обучения

Кому подходит? ПМИ 1 курс, КНАД 1 курс, ПИ 2 курс, ПАД 2 курс, ДРИП 1 курс

Кто ведет? Гринберг Петр Маркович

Описание: Ведется на русском со слайдами на английском. Курс является интенсивным введением в основы глубинного обучения, а также нескольких продвинутых областей применения. Курс состоит из двух частей:
1) Введение в глубинное обучение: PyTorch, Основные концепты глубинного обучения, Датасеты, Оптимизаторы, Функции Потерь, Полносвязные\Сверточные\Рекуррентные Сети, Трансформеры, Ведение экспериментов
2) Продвинутые разделы: дополнительные лекции по применению методов глубинного обучения (будет анонсировано позже, но в качестве примера могут быть: звук, nlp, cv, autonomous driving, LLM)
Формат (2-3 часа в день):
Лекции: Теория, основные архитектуры\алгоритмы\понятия, и т.д.
Семинары: Практика, ноутбуки с кодом, которые обсуждаются с преподавателем
Чат с преподавателем для обсуждения (на Русском)

Пример того, как это выглядит, можно посмотреть тут: https://github.com/LauzHack/deep-learning-bootcamp
Прохождения курса достаточно для написания интересных курсовых работ на втором курсе, примеры тут: https://blinorot.github.io/teaching/#Supervision

Формат оценивания: Одно ДЗ в формате "выбить скор"

Формат\доп информация\пререквизиты:

1) Слайды лекций будут на английском -- необходимо знать английский на достаточном для чтения уровне
2) Основы линейной алгебры, мат. анализа, Python и Numpy (можно изучить данный ноутбук: https://github.com/LCAV/COM202/blob/main/01-warmup/intro_python/warmup.ipynb )
3) Мотивация и желание
4) Ведется онлайн

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Как подать заявку на мини-курс?

Я прошел мини-курс, как зачесть его за практику?

1. Заполнить Индивидуальное задание (с Планом-графиком) 2. Написать Отчет 3. Загрузить Индивидуальное задание и Отчет в Smart LMS до 1 августа

Обратите внимание, что студентам, закрывающим практику мини-курсом, не нужно писать Отзыв. У вас только 2 документа по практике.

МИНИ-КУРС ОТ ЯНДЕКСА по разработке ИИ-агентов

Формальные языки, контекстно свободные грамматики и конечные автоматы

Современный сетевой Python

Эллиптические кривые

Про Latex

Начальное представление о случайных процессах

Знакомство с Git

Основы глубинного обучения

1. Заполнить Индивидуальное задание (с Планом-графиком)
2. Написать Отчет
3. Загрузить Индивидуальное задание и Отчет в Smart LMS до 1 августа