Praktikum 1: Replikation eines Fachartikels und reproduzierbarer Research-Workflow
Erste Forschungserfahrung: die vollständige Reproduktion eines wissenschaftlichen Artikels
MF
Mikhail Fadin
Über den Kurs
Die Studierenden wählen einen realen ML-Fachartikel (auf NeurIPS-/ICML-/ICLR-Niveau) und reproduzieren dessen Ergebnisse im Rahmen eines reproduzierbaren Workflows. Das Praktikum vermittelt Fähigkeiten im kritischen Lesen der Fachliteratur, in der Organisation von Experimenten und in der Aufbereitung von Code als Forschungsartefakt. Ergebnis ist ein öffentliches Repository mit Notebook, einem Bericht über Abweichungen und einer Reflexion zur Methodik des Originals.
Was Sie lernen
✓Die zentralen Ergebnisse eines veröffentlichten ML-Fachartikels mit dokumentierten Abweichungen reproduzieren
✓Ein Projekt nach den Standards reproduzierbarer Forschung organisieren (Umgebung, Versionierung, Seed-Management)
✓Einen technischen Bericht mit Analyse der methodischen Entscheidungen der Originalautoren verfassen
Kernthemen
•Kritisches Lesen von ML-Fachartikeln: Aufbau des Methods-Abschnitts
•Reproduzierbarer Workflow: Seeds, Umgebungen, Data Versioning
•Git und DVC für wissenschaftlichen Code
•Dokumentation von Abweichungen vom Original
•Aufbereitung der Ergebnisse: Tabellen, Ablation-Study-Grafiken
•Grundlegender Umgang mit Rechenressourcen (GPU-Cluster)
Die Beschreibung wurde automatisch generiert und wurde noch nicht von der Lehrperson geprüft – dies ist ein Entwurf zur Diskussion.