tämä kurssi tarjoaa perusteellisen nykyaikaisen johdannon koneoppimisen alaan. Se on suunniteltu opiskelijoille, jotka haluavat ymmärtää paitsi mitä koneoppimisen algoritmit tekevät ja miten niitä voidaan käyttää, myös perusperiaatteet miten ja miksi ne toimivat. Katso kurssin kuvaus ja luennot lisätietoja.
edeltävät tiedot ovat lineaarialgebran (matriisit, eigenvektorit), todennäköisyyden, tilastotieteen, Pythonin ohjelmoinnin ja lateksin perustiedot. Katso kurssin kuvaus, ja mikä tärkeintä, resursseja sivulla linkkejä
ilmoittautua kurssille kaikkien opiskelijoiden täytyy täyttää odotuslista lomake. Yritämme parhaamme mukaan majoittaa mahdollisimman monta pätevää opiskelijaa, mutta yleensä saamme enemmän ilmoittautumispyyntöjä kuin kurssikapasiteettia. Rekisteröinti – / lupapäätökset perustuvat ensisijaisesti opiskelijataustoihin ja osastojen odotuslistakäytäntöihin.
luennot ovat zoomin kautta mW 10: 30-12:00, F 9:30-11: 00 . Luentotallenteet ovat kankaalle, läsnäoloon kannustetaan voimakkaasti.
aikataulu tenttipäivineen on luennoilla.
tehtävät julkaistaan kankaalle.Kotityösi toimitetaan Gradescopen kautta.Koodaus tapahtuu Python Jupyter-muistikirjoissa käyttäen numpy/SKLearn/Pytorch. Kirjoitetut kotityöt ovat lateksissa.
kurssimateriaalia ja tehtäviä koskeviin kysymyksiin voit käyttää Piazzaa.
viime vuoden työmaa