este curso proporciona uma introdução moderna completa ao campo da aprendizagem de máquinas. Ele é projetado para estudantes que querem entender não só o que algoritmos de aprendizagem de máquinas fazem e como eles podem ser usados, mas também os princípios fundamentais por trás de como e por que eles funcionam. Veja a descrição do curso e palestras para mais detalhes.
pré-requisitos são um conhecimento básico de álgebra linear (matrizes, autovetores), probabilidade, estatística, programação em python e latex. Veja a descrição do curso, e mais importante, a página de recursos para links
para se registrar para o curso todos os alunos precisam preencher o formulário de Lista de espera. Vamos tentar o nosso melhor para acomodar o maior número possível de alunos qualificados, mas normalmente recebemos mais pedidos de inscrição do que capacidade de curso. As decisões de inscrição/autorização basear-se-ão principalmente nos antecedentes dos estudantes e nas políticas departamentais de Lista de espera.
as palestras são via zoom MW 10: 30-12: 00, F 9: 30am-11: 00am . As gravações das palestras estão na tela, a presença é fortemente encorajada.
a programação, incluindo as datas dos exames, está em palestras.
as atribuições serão afixadas na tela.As suas obras serão enviadas via Gradescope.A codificação será feita nos computadores portáteis Python Jupyter utilizando Numpy/SKLearn / Pytorch. As obras escritas serão em Latex.
para perguntas sobre material do curso e atribuições, use Piazza.
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