Мини - курсы для учебной практики 2024
Уважаемые студенты!
В качестве летней практики - преподавателями ФКН подготовлены для вас летние мини-курсы 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 и 2 курса ПАД.
Скорее записывайся!
Пестерников Степан Сергеевич
Базовая кафедра Яндекс: Приглашенный преподаватель
Рудаков Кирилл Александрович
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Галицкий Борис Васильевич
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Информация о мини-курсах
| Курс | Кто ведет? | Описание | Формат оценивания | Даты | Формат | Контакты |
| Формальные языки, формальные грамматики и конечные автоматы | Пререквизиты: курс дискретной математики первого курса (в частности, производящие функции). | итоговая оценка = (количество решённых задач)*10/(общее число задач) | 29 июля - 11 августа | онлайн | mignatev@hse.ru | |
| Знакомство с Git | Шахов Александр Дмитриевич | Мы познакомимся с Гитом (это мой норвич-терьер), узнаем, как git (система контроля версий) устроен под капотом. Пройдём путь от создания репозитория, до разрешения сложных слияний веток. | Средняя оценка по ДЗ | с 1 по 14 июля | онлайн | tg: shakhov_ad |
| Введение в LaTeX | Планируется начать курс с серии лекций, посвящённых: | 0.3*тест + 0.5*дз + 0.2* доп задание | 15-28 июля | онлайн | @medvednikita | |
| Введение в Unity WebGL | Введение в Unity. Небольшое введение в C#. Рассказываем про площадки веб-игр (webgl). Пробуем собрать свою игру и выложить её на одну из выбранных площадок (Яндекс.Игры) | 0.3ДЗ + 0.2СР + 0.5Итоговая сдача | с 1 по 14 июля | онлайн | lgolovin@hse.ru | |
| Генеративный ИИ: теория и практика применения | В рамках данного мини-курса изучим текущее состояние моделей генеративного ИИ, основные методы и подходе к работе таких моделей. Также изучим основные способы применения их в бизнесе. | Работа на занятиях*0,2 + Итоговый проект*0,8 | с 1 по 14 июля | онлайн | @mstepnov | |
| Введение в аналитику данных | Курс посвящен введению в работу с данными. Мы научимся исследовать данные при помощи классического набора библиотек аналитика в python: numpy, pandas, matplotlib и seaborn. Также мы поговорим про различные виды зависимостей в данных и научимся строить дашборды. | Оценка ставится по оценке за домашнее задание. Также после занятий будет 2-3 бонусных ДЗ, за каждое из которых ставится +1 балл к итоговой оценке. | с 1 по 14 июля | онлайн | @murr4a | |
| Введение в Go | На этом курсе мы ознакомимся с основами языка Go. Напишем свой первый http и grpc сервис и познакомимся с инструментами для работы с языком (debug, lint, trace, pprof) | 2 дз по 3 балла и 4 балла за реализацию сервиса = итого 10 баллов | с 1 по 14 июля | онлайн | spesternikov@yandex-team.ru | |
| Криптография и эллиптические кривые | Трушин Дмитрий Витальевич | В рамках курса изучим что такое эллиптические кривые и как именно они применяются в криптографии, также в рамках курса надо будет пройти контест, где будут задачи на имплантацию шифрования и дешифрования. | 10 - количество не сданных задач в контесте | с 1 по 14 июля | онлайн/ оффлайн | tg: @DimaTrushin |
|
Продуктовый подход [”для программистов”] в создании собственных pet-проектов | Копылов Иван Станиславович (Ведущий разработчик, МТС Информационные технологии) Дьяков Александр (Product Manager – Tinkoff) |
Pet-проект — это небольшой личный проект, разрабатываемый в свободное время для пополнения портфолио или для собственного удовольствия. Подробно здесь. |
Командная защита проекта в комиссии из 3-х человек. |
с 1 по 14 июля (сам курс дольше) |
онлайн/оффлайн |
@ArcticBEARD |
|
Introduction to NLP and CV |
| В рамках нашего курса мы изучим основы ML, познакомимся с основными задачами NLP, узнаем о способах кодирования слов для подачи в модели ML, научимся производить базовые операции по обработке текстов, рассмотрим применение библиотеки OpenCV для решения различных задач компьютерного зрения, научимся строить полносвязные и сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения с помощью фреймворка Pytorch. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по AI встречают в работе. Обучение проходит на языке Python: в курсе используются библиотеки Sklearn, CatBoost и Pytorch. P.S.: в рамках нашего курса будет продемонстрировано практическое применение задач word2vec и search из курса «Программирование на C++» ПМИ. | Арифметическое округление МИН(0,6 * итоговый тест по теоретическим аспектам + 0,5 * (проект или лабораторные работы); 10) | Курс будет проходить в первые две недели июля с 1 по 14. Дедлайн по проекту: 20 августа. |
очно / онлайн |
|
Как зачесть мини-курсы за учебную практику?
1. Заполнить Индивидуальное задание и План-график;
2. Получить Отзыв от преподавателя, написать Отчет;
3. Загрузить Отчетные документы в SmartLms.
Шаблоны Отчетных документов здесь.
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.