このコースでは、機械学習の分野を徹底的に現代的に紹介します。 これは、機械学習アルゴリズムが何をしているのか、どのように使用できるのかだけでなく、どのように動作するのか、なぜ動作するのかの基本原則 詳細については、コースの説明と講義を参照してください。
前提条件は、線形代数（行列、固有ベクトル）、確率、統計、pythonでのプログラミング、およびlatexの基本的な知識です。 コースの説明、そして重要なことに、リンクのリソースページ
コースに登録するには、すべての学生が待機リストフォームに記入する必要があります。 私たちは、できるだけ多くの資格のある学生を収容するために最善を尽くしますが、我々は通常、コースの容量よりも多くの登録要求を受けます。 登録/許可の決定は、主に学生の背景と部門の待機リストポリシーに基づいて行われます。
講義はズームMW10:30-12:00、F9:30-11:00。 講義の録音はキャンバスにあり、出席は強く奨励されています。
試験日を含むスケジュールは講義中です。
課題はキャンバスに掲載されます。あなたのhomeworksはGradescope経由で提出されます。コーディングは、Numpy/SKLearn/Pytorchを使用してPython Jupyterノートブックになります。 書かれた宿題はLatexになります。
教材や課題に関する質問には、Piazzaを使用してください。
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