Семинар с компьютером (как на курсе по Питону).
Каждую субботу с 10:40 до 13:00 в 621 аудитории (кроме праздников и форс-мажоров).
Будут видеозаписи. (Плейлист на youtube)
Посещаемость необязательна.
- Основы Python и ООП на нем
- Основы Теории Вероятности: матожидание, дисперсия, плотность, нормальное распределение.
- Основы Алгебры. Матрицы, ранг матрицы, СЛУ.
- Основы Мат. анализа. Взятие производной, взятие интегралов.
Для ФИИТа 2 курса - обязательный курс.
Для всех остальных - 6 зет спецкурсами. (Вы сами договариваетесь с преподами что вам ставить в учебный план)
- Для ФИИТа 3 курса - ставим "Машинное обучение и Python" (3 зет) и "Теорию игр" (3 зет)
- Для ФИИТа 4 курса - ставим "Машинное обучение и Python" (3 зет) и "Введение в машинное обучение" (3 зет)
Чтобы сдать курс сдать ДЗ и получить баллы в системе Ulearn.
- На 3 - 60 баллов.
- На 4 - 78 баллов.
- На 5 - 96 баллов.
Домашние задания сдаются в системе Ulearn Курс по МЛ
Необходимо подключиться к группе
Всего будет 12 домашек по 10 баллов (120 баллов суммарно) + доп баллы.
Домашнее задание дается на неделю (до 9 утра следующего понедельника (9 дней на дз)).
Через неделю стоимость сданной задачи уменьшается на 50%.
- (27.02.21) Введение в анализ данных. Numpy. Pandas. (запись)
- (06.03.21) Введение в машинное обучение. Байесовский классификатор. (запись)
- (13.03.21) Линейная Регрессия. Градиентный спуск. (запись)
- (20.03.21) Метрики. Обработка признаков. (запись)
- (27.03.21) Деревья решений. Ансамбли деревьев. Случайный лес. (запись)
- (03.04.21) Градиентный бустинг. (запись)
- (13.04.21) Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. (запись)
- (17.04.21) Сверточные нейронные сети. Распознавание изображений. (запись)
- (24.05.21) Введение в NLP. Реккурентные нейронные сети.
- (08.05.21) Transfer learning. Предобученные сети. Генеративные нейронные сети.
- (15.05.21) Системы рекомендаций. Алгоритмы кластеризации.
- (22.05.21) Практическое применение Машинного обучения.