- Расширение курса ``Моя первая научная статья’’.
- Важна работа в командах — 2-3 человека.
- Еженедельная презентация работы команды за неделю: презентация с продвижением за неделю по проекту (5минут презентация + 5 минут обсуждение с другими людьми).
- Исследование предметной области — анализ проблемы, выбор темы для исследования. (4я неделя)
- Получение первых теоретических результатов. (7я неделя)
- Подготовка эксперимента. (10я неделя)
- Подготовка статьи и проекта на гитхабе. (13я неделя)
- Весь проект должен быть на GitHub под OpenSource лицензией (MIT)
- Проект должен содержать код и инструкция по его запуску.
- Базовый код в jupyter notebook для демонстрации концепции работы и построения графиков из статьи — должен запускаться с colab.
- Исходный код вычислительного эксперимента должен запускаться на Unix системе выполнением двух команд (возможно в специальном docker образе):
- python3 train.py — для обучения моделей.
- python3 test.py — для тестирования, получения результатов эксперимента.
- Документация к коду — sphinx.
- Проект должен содержать рукопись статьи используя стилевик от arXiv — для унификации.
- Если проект подразумевает не синтетические данные, то должна быть инструкция для получения этих данных, а также скрипт для их получения. Если данные специфичные, то их требуется выложить на одном из файловых хранилищ.
- Вводная лекция.
- Обсуждения проектов.
- Правильная структура проекта.
- Первый чекпоинт проектов.
- Структура статьи.
- Как правильно построить jupyter notebook.
- Второй чекпоинт проектов.
- Правильный код - код не в jupyter notebook!
- О хранении данных для эксперимента.
- Третий чекпоинт проектов.
- Документация кода при помощи sphinx.
- Докеризация кода эксперимента.
- Четвертый чекпоинт проектов.
- Проверка проектов и зачет.