Практикум по дискретным структурам
Курс по магистерской программе Дискретные структуры и алгоритмы.
Чтение курса обеспечивается кафедрой математической кибернетики, лекторы — м.н.с. Бухман Антон Владимирович.
Содержание
Цель курса
Цель: изучить/повторить наиболее изветсные дискретные модели, которые используются на практике, и освоить програмные инструменты работы ними.
Лекции по курсу
=== Лекция 1. === Регулярные выражения и обработка тескта.
=== Лекция 2. === Преобразование Фурье в приложении к обработке аудио и видео сигналов.
Лекция 3. Sat-решатели и их приложения.
Лекция 4. Задачи машинного обучения. Классические модели Machine Learning.
Лекция 5. Нейронные сети и их применение к задачам ML.
Лекция 6. Final State Transducers и их применение к задачам распознавания звука.
Лекция 7. Лингвистические модели и задачи обработки текста.
Лекция 8. Скрытые Марковские модели и их приложения.
Получение зачёта.
В рамках данного курса предусмотрено 7 практических заданий. Для получения зачёта необходимо сдать все 7 заданий. Приём заданий происходит на семинарах во время выступления студента.
Практические задания
Задание 1.
Задание 2.
Задание 3. Обучение простейшей нейронной сети
1. Получить вариант задания, подготовить её описание с примерами в виде презентации.
2. Найти входные данные для обучения. Поделить обучающую выборку на трейновую, тестовую и валидационную. Показать пример входных данных (визуализировать например)
3. Реализовать нейросеть, обучить её
4. Визуализировать кривые обучения
5. Провести тестирование
6. Провести анализ ошибок, т.е. выбрать 20 примеров из тестовой выборки, где модель сработала неверно.
7. Написать утилиту с использованием этой модели, чтобы можно было потестировать в аудитории. Например, Ваша модель распознаёт речь, нужна программа, которая получив аудио файл выдаст отестовку.
