Arcadia AI — магистратура
Программа  /  Семестр 1 — AI Foundations
Практика

Практика 1: репликация статьи и воспроизводимый research workflow

Первый исследовательский опыт: воспроизведение научной статьи от начала до конца

МФ
Михаил Фадин

О курсе

Студенты выбирают реальную ML-статью (уровня NeurIPS/ICML/ICLR) и воспроизводят её результаты в рамках воспроизводимого workflow. Практика формирует навыки критического чтения литературы, организации экспериментов и оформления кода как исследовательского артефакта. Результат — публичный репозиторий с notebook, отчётом об отклонениях и рефлексией на методологию оригинала.

Чему научитесь

Воспроизвести основные результаты опубликованной ML-статьи с задокументированными расхождениями
Организовать проект по стандартам воспроизводимого исследования (окружение, версионирование, seed management)
Оформить технический отчёт с анализом методологических решений оригинальных авторов

Ключевые темы

Критическое чтение ML-статей: архитектура раздела Methods
Воспроизводимый workflow: seeds, окружения, data versioning
Git и DVC для научного кода
Документирование отклонений от оригинала
Оформление результатов: таблицы, графики ablation-study
Базовое использование вычислительных ресурсов (GPU-кластер)
Описание сгенерировано автоматически и ещё не проверено преподавателем — это черновик для обсуждения.