Эксплуатационная практика

Добрый день! Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с требованиями к работе и предлагайте работу только если уверены в своих силах!

Основные этапы и требования к работе: 

1. Выбор предметной области и задачи: 

• Студент самостоятельно выбирает предметную область и конкретную задачу (например, классификация, регрессия, генерация). 
• Датасет должен быть "живым" (реальным, не сгенерированным искусственно, если только генерация не является частью самой задачи и это согласовано) и доступен для скачивания из публичного ресурса (например, Kaggle через kagglehub, или собранный студентом датасет должен быть выложен в публичный репозиторий GitFlic/GitHub со ссылкой в отчете). 

1. Применение нейронной сети: 

• Выбор топологии: Правильно выбрать тип и топологию (архитектуру) нейронной сети, подходящую для решения поставленной задачи (например, сверточные для изображений, рекуррентные для текста). 
• Обоснование: Дать математическое обоснование работы выбранной топологии (объяснить, как работают ключевые слои, привести формулы). 
• Библиотеки: Рекомендуется использовать стандартные библиотеки, такие как Keras или Torch. Самостоятельная реализация нейронов не требуется (но возможна), но нужно уметь конструировать сеть из слоев библиотеки. 
• Подготовка данных: Провести очистку, предварительный анализ (в т.ч. визуальный) и подготовку данных для подачи в нейросеть (например, преобразование в тензоры нужной размерности). 
• Создание и обучение: Создать модель нейронной сети в коде, обучить её на подготовленных данных, визуализировать процесс обучения (например, графики потерь). 
• Тестирование: Протестировать обученную модель и оценить её результативность. 
• Улучшение: Предложить и реализовать способы улучшения модели (изменение архитектуры, гиперпараметров, данных), обучить улучшенную версию и протестировать её повторно. 
• Визуализация: Активно использовать визуализацию (графики, скриншоты) на всех этапах работы. 

1. Оформление отчета: 

• Структура отчета: Введение (постановка задачи), Первая часть (описание данных, обоснование топологии, выбор библиотек, таблица компетенций), Вторая часть (содержательная: анализ и подготовка данных, создание и обучение, тестирование, улучшение, код/скриншоты/графики, таблица компетенций), Заключение (выводы), Библиография по ГОСТ. 
• Исходный код: Код (в виде ноутбука .ipynb) должен быть приложен и запускаться на локальной машине (проверка будет производиться локально). Работа без исполняемого кода и доступного датасета не принимается. 

Отчет оформляете в соответствии с прикрепленным примером. Обратите внимание – текст примера вы должны ПЕРЕРАБОТАТЬ под себя, поэтому это пример. Шаблонный текст имеет смысл оставлять ТОЛЬКО во Введении (цель и задачи) и в Заключении (общие формулировки умений и навыков, «ххх» - меняете на свой текст), но даже там имеет смысл его переработать. Красный текст в шаблоне отчета – это пояснения, его нужно убрать при подготовке отчета. 

После каждой главы должны быть выводы с таблицей компетенций. Таблицу не удалять! Редактировать в таблице можно только левый столбец, но редактировать таким образом, чтобы полученные вами навыки соответствовали компетенциям из правой части таблицы. 

ВАЖНО! В практике заложен ряд ключевых компетенций, результат их освоения вы должны отразить в своем отчете. Содержание компетенций и результат их сформированности представлен у вас в Инд.задании и в шаблоне отчета.

Шаблон отчета, который вам выгружен, содержит все необходимые структурные элементы, отражающие освоенность компетенций. 

Если вам КРАЙНЕ необходимо поменять структурные элементы шаблона отчета (заголовки) – не забудьте проверить, что содержательная часть отражает в ПОЛНОМ объеме все требуемые компетенции! Это значит, что где-то в отчете у вас будут ВСЕ требуемые обзоры, анализы, диаграммы, ТЗ и пр. 

Обратите внимание на советы по наполнению глав, которые представлены в шаблоне отчета. Они помогут вам разобраться, что должно быть в них отражено. 

ВАЖНО! Отчетная документация оформляется исключительно на русском языке. В том числе на русском языке оформляются все рисунки, диаграммы, схемы, интерфейс программного обеспечения и т.п.

Запрещается использовать методы искусственного повышения оригинальности