ten kurs stanowi gruntowne nowoczesne wprowadzenie do dziedziny uczenia maszynowego. Jest przeznaczony dla studentów, którzy chcą zrozumieć nie tylko to, co robią algorytmy uczenia maszynowego i jak mogą być używane, ale także podstawowe zasady stojące za tym, jak i dlaczego działają. Zobacz opis kursu i wykłady, aby uzyskać więcej informacji.
wymagania wstępne to podstawowa znajomość algebry liniowej (macierzy, wektorów własnych), prawdopodobieństwa, statystyki, programowania w Pythonie i latexie. Zapoznaj się z opisem kursu i co ważne, na stronie zasobów znajdziesz linki
aby zarejestrować się na kurs, wszyscy studenci muszą wypełnić formularz listy oczekujących. Postaramy się jak najlepiej pomieścić jak najwięcej wykwalifikowanych studentów, ale zazwyczaj otrzymujemy więcej wniosków rejestracyjnych niż pojemność kursu. Decyzje o rejestracji / zezwoleniu będą oparte głównie na pochodzeniu studentów i na politykach wydziałowych list oczekujących.
wykłady odbywają się przez zoom MW 10:30-12:00, F 9: 30-11: 00 . Nagrania wykładów są na płótnie, zachęcamy do uczestnictwa.
harmonogram, w tym terminy egzaminów, jest w wykładach.
zadania zostaną opublikowane w Canvas.Twoje prace domowe zostaną przesłane za pośrednictwem Gradescope.Kodowanie będzie odbywać się w notatnikach Python Jupyter przy użyciu Numpy / Sklepn / Pytorch. Pisemne prace domowe będą w Latexie.
w przypadku pytań dotyczących materiałów szkoleniowych i zadań, użyj Piazza.
ostatnia strona