ai_learning/modules/17_capstone

Модуль 17. Итоговый full-cycle проект

Плановый срок: недели 41–43.

Цели

• самостоятельно пройти путь от постановки задачи до мониторинга
• обосновать выбор данных, модели, метрик и архитектуры
• создать проект, пригодный для портфолио и технического интервью

Предварительные требования

• Завершённый профильный модуль по выбранной задаче: CV, аудио, NLP или LLM fine-tuning
• ML Engineering: упаковка модели в сервис
• MLOps: tracking, мониторинг и безопасный rollout

Уроки

1. Постановка задачи, ограничения, baseline и план экспериментов
2. Исследования, обучение, error analysis и улучшения
3. Сервис, документация, демонстрация и защита решений

Термины модуля: глоссарий.

Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.

Задания

• assignments/01_proposal.md — Проектное предложение
• assignments/02_build.md — Эксперименты и реализация
• assignments/03_release.md — Релиз и защита

Завершение модуля

Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки, вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.