Введение в машинное обучение
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→аннотация) |
(→Введение в машинное обучение (курс для бакалавров ВМК МГУ)) |
||
(10 промежуточных версий не показаны.) | |||
Строка 9: | Строка 9: | ||
{{notice| | {{notice| | ||
- | В осеннем семестре | + | В осеннем семестре 2019 года заседания будут проходить по понедельникам, начиная с 24 сентября, раз в две недели (через одну), начало в 18:20, ауд. 508. Вход свободный. |
+ | |||
+ | Вся информация есть в телеграм-канале | ||
}} | }} | ||
Строка 15: | Строка 17: | ||
Спецкурс предназначен бакалаврам младших курсов (1-2) для ознакомления с машинным обучением (Machine Learning) "с нуля". В начале существенное время уделяется языку программирования Python, специализированным библиотекам (numpy, pandas, scikit-learn) и средам программирования (Jupyter notebook). Курс рекомендуется студентам, которые хотят продолжить обучение на кафедре математических методов прогнозирования. Для бакалавров старших курсов 3го потока лектор читает более продвинутую версию этого курса в виде обязательного потокового. | Спецкурс предназначен бакалаврам младших курсов (1-2) для ознакомления с машинным обучением (Machine Learning) "с нуля". В начале существенное время уделяется языку программирования Python, специализированным библиотекам (numpy, pandas, scikit-learn) и средам программирования (Jupyter notebook). Курс рекомендуется студентам, которые хотят продолжить обучение на кафедре математических методов прогнозирования. Для бакалавров старших курсов 3го потока лектор читает более продвинутую версию этого курса в виде обязательного потокового. | ||
+ | == материалы курса и задания == | ||
+ | |||
+ | https://github.com/Dyakonov/IML | ||
- | |||
- | |||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] | ||
[[Категория:МГУ]] | [[Категория:МГУ]] |
Текущая версия
Введение в машинное обучение (курс для бакалавров ВМК МГУ)
- Спецкурс для бакалавров ВМК МГУ
- Лекции — 36 часов
- Читается 2 лекции подряд один раз в две недели
- Экзамен, выполнение практических заданий
- За курс отвечает кафедра «Математических методов прогнозирования»
- Автор программы: профессор А. Г. Дьяконов.
аннотация
Спецкурс предназначен бакалаврам младших курсов (1-2) для ознакомления с машинным обучением (Machine Learning) "с нуля". В начале существенное время уделяется языку программирования Python, специализированным библиотекам (numpy, pandas, scikit-learn) и средам программирования (Jupyter notebook). Курс рекомендуется студентам, которые хотят продолжить обучение на кафедре математических методов прогнозирования. Для бакалавров старших курсов 3го потока лектор читает более продвинутую версию этого курса в виде обязательного потокового.