Este curso proporciona una introducción moderna y completa al campo del aprendizaje automático. Está diseñado para estudiantes que desean comprender no solo lo que hacen los algoritmos de aprendizaje automático y cómo se pueden usar, sino también los principios fundamentales detrás de cómo y por qué funcionan. Consulte la Descripción del curso y las Clases para obtener más detalles.
Los prerrequisitos son un conocimiento básico de álgebra lineal (matrices, vectores propios), probabilidad, estadística, programación en python y latex. Consulte la Descripción del curso y, lo que es más importante, la página de Recursos para obtener enlaces
Para inscribirse en el curso, todos los estudiantes deben completar el formulario de lista de espera. Haremos todo lo posible para acomodar a tantos estudiantes calificados como sea posible, pero normalmente recibimos más solicitudes de inscripción que la capacidad del curso. Las decisiones de registro/permiso se basarán principalmente en los antecedentes de los estudiantes y en las políticas de lista de espera del departamento.
Las conferencias son a través de zoom MW 10: 30-12:00, F 9:30am-11: 00am . Las grabaciones de las conferencias están en Lienzo, se recomienda encarecidamente la asistencia.
El Horario, incluidas las fechas de los exámenes, está en las Clases.
Las tareas se publicarán en Canvas.Sus tareas domésticas se enviarán a través de Gradescope.La codificación estará en cuadernos Jupyter de Python usando Numpy / SKLearn / Pytorch. Las obras escritas para el hogar estarán en látex.
Para preguntas sobre el material del curso y las tareas, use Piazza.
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