Введение в машинное обучение

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Введение в машинное обучение (курс для бакалавров ВМК МГУ))
(Введение в машинное обучение (курс для бакалавров ВМК МГУ))
 
(16 промежуточных версий не показаны.)
Строка 7: Строка 7:
* За курс отвечает кафедра «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]»
* За курс отвечает кафедра «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]»
* Автор программы: профессор [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]].
* Автор программы: профессор [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]].
 +
 +
{{notice|
 +
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
 +
}}
 +
 +
== 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.
 +
 +
== 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)


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


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.

материалы курса и задания

https://github.com/Dyakonov/IML

Личные инструменты