Arcadia AI — master akademske studije
SR
Program  /  Semestar 1 — AI Foundations
Praksa

Praksa 1: replikacija naučnog rada i reproducibilni research workflow

Prvo istraživačko iskustvo: reprodukcija naučnog rada od početka do kraja

MF
Mihail Fadin

O kursu

Studenti biraju stvaran ML rad (nivoa NeurIPS/ICML/ICLR) i reprodukuju njegove rezultate u okviru reproducibilnog workflow-a. Praksa razvija veštine kritičkog čitanja literature, organizacije eksperimenata i oblikovanja koda kao istraživačkog artefakta. Rezultat je javni repozitorijum sa notebook-om, izveštajem o odstupanjima i refleksijom o metodologiji originala.

Šta ćete naučiti

Reprodukovati osnovne rezultate objavljenog ML rada sa dokumentovanim odstupanjima
Organizovati projekat po standardima reproducibilnog istraživanja (okruženje, verzionisanje, seed management)
Sačiniti tehnički izveštaj sa analizom metodoloških odluka originalnih autora

Ključne teme

Kritičko čitanje ML radova: arhitektura odeljka Methods
Reproducibilni workflow: seeds, okruženja, data versioning
Git i DVC za naučni kod
Dokumentovanje odstupanja od originala
Prikaz rezultata: tabele, grafici ablation-study
Osnovno korišćenje računarskih resursa (GPU klaster)
Opis je automatski generisan i predavač ga još nije proverio — ovo je nacrt za diskusiju.