Использование ИИ-инструментов в курсе
При выполнении технической работы в домашних заданиях рекомендуется использовать инструменты искусственного интеллекта (ИИ)!
Ограничения
- ИИ может ошибаться. Если в вашей работе допущена ошибка из-за ИИ, ответственность лежит на вас. Вам необходимо понимать и проверять его ответы. Аргументы вида “мне так сказал ИИ” не принимаются.
- Содержательная работа должна выполняться самостоятельно. ИИ может помогать с техническими аспектами, но решение задачи должно быть вашим.
- Злоупотребление ИИ приравнивается к списыванию. Мы можем выявить и объявить об этом в любое время, в том числе в конце семестра, а не только во время проверки домашки.
- Ваша цель - обучиться. Используйте ИИ как инструмент для развития навыков, а не для простого выполнения заданий.
Примеры допустимого использования ИИ
(Во всех случаях, кроме ситуаций, когда это является основной целью задачи)
При решении домашних заданий
- Сделай понятные имена переменных в коде по такому-то принципу.
- Напиши докстринги к функции.
- Раздели функцию на несколько частей по логическому принципу.
- Оформи код в функцию с такими-то аргументами.
- Оптимизируй код (например, убери лишние вычисления, используй векторизацию вместо циклов).
- Предложи шаблон класса для такой-то цели (если это не связано с целю задачи).
- Подскажи, как ускорить выполнение кода на больших данных.
- Напиши код построения графика с такими-то линиями и фигурами.
- Напиши код считывания данных из Excel (с указанного листа, колонок) и преобразуй типы данных.
- Объясни, почему падает код.
- Оформи красиво текст в Markdown.
- Переформулируй абзац более простым языком, сохранив исходный смысл.
- Подскажи, как с помощью numpy выполнить такую-то операцию.
- Подскажи, какие параметры можно варьировать в такой-то функции, чтобы получить нужный результат.
- Оформи мое решение в LaTeX.
- Оформи LaTeX-формулы красиво.
- Посчитай производную функции (для проверки, возможны ошибки).
- Упрости математическую дробь (для проверки, возможны ошибки).
При обучении
- Объясни, как работает broadcasting в numpy.
- Объясни, чем одна функция отличается от другой.
- Объясни что такое классы/наследование в Python.
- Предложи шаблон класса для такой-то цели.
- Приведи пример работы функции.
- Дай мне задачу на такую-то тему.
- Покажи аналогию из реального мира для объяснения такого-то концепта.
- Приведи пример, где можно использовать такую-то теорему.
- Объясни на пальцах, что такое градиентный спуск.
Примеры недопустимого использования ИИ
- Реши за меня домашку.
- Напиши реализацию kNN или любой другой модели (особенно если цель задания - написать ее самостоятельно).
- Напиши код построения графика (если цель задачи - научиться строить графики).
- Реализуй пайплайн обучения модели.
- Предложи шаблон класса для такой-то цели (если это связано с целю задачи).
- Подбери гиперпараметры модели вместо меня.
- Сделай вывод по результатам.
- Напиши полный отчет по результатам эксперимента.
- Напиши интерпретацию коэффициентов модели.
- Придумай и сформулируй гипотезы по данным.
- Определи, какие признаки важны для модели.
- Ответь на вопрос (из домашки или из Telegram-бота).
- Посчитай производную функции (если не с целью проверки).
- Упрости математическую дробь (если не с целью проверки).
Дополнительные разъяснения
Обратите внимание, что правила не устанавливают строгих границ между тем, что можно и нельзя. ИИ-технологии быстро развиваются, и многие их возможности еще не изучены. В таких условиях невозможно и бессмысленно задавать четкие ограничения.
Мы даем примеры использования ИИ для эффективного обучения и развития востребованных навыков. Ваша ответственность - применять эти инструменты так, чтобы они помогали вам учиться, а не заменяли процесс обучения.
Помните, что именно от вас зависит качество вашего образования (с точки зрения навыков, а не просто диплома). Преподаватель может лишь помочь, но только если студент сам хочет учиться.
Можно выполнить все домашки с помощью ИИ, пройти на DS-поток и получить диплом. Но будут ли востребованы ваши навыки на практике?