dette kurset gir en grundig moderne introduksjon til feltet maskinlæring. Den er designet for studenter som ønsker å forstå ikke bare hva maskinlæringsalgoritmer gjør og hvordan de kan brukes, men også de grunnleggende prinsippene bak hvordan og hvorfor de fungerer. Se Kursbeskrivelse og Forelesninger for mer informasjon.
Forutsetninger er grunnleggende kunnskaper om lineær algebra( matriser, egenvektorer), sannsynlighet, statistikk,programmering i python og latex. Se Emnebeskrivelsen, Og ikke minst Ressurssiden for lenker
for å melde deg på kurset må alle studenter fylle ut venteliste-skjemaet. Vi vil gjøre vårt beste for å imøtekomme så mange kvalifiserte studenter som mulig, men vi mottar vanligvis flere registreringsforespørsler enn kurskapasitet. Registrering / tillatelse beslutninger vil være basert primært på studentbakgrunn og på avdelings venteliste politikk.
Forelesninger er via zoom MW 10:30-12:00, F 9:30-11: 00 . Forelesningsopptak er på Lerret, Oppmøte er sterkt oppmuntret.
Tidsplanen, inkludert eksamensdatoer, er I Forelesninger.
Oppgaver vil bli lagt ut I Canvas.Din homeworks vil bli sendt via Gradescope.Koding vil være I Python Jupyter notatbøker ved Hjelp Av Numpy / SKLearn / Pytorch. Skrevet homeworks vil være I Latex.
For spørsmål om kursmateriell og oppgaver, bruk Piazza.
fjorårets nettsted