Введение в машинное обучение

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(опрос)
(Введение в машинное обучение (курс для бакалавров ВМК МГУ))
 
(8 промежуточных версий не показаны.)
Строка 9: Строка 9:
{{notice|
{{notice|
-
В осеннем семестре 2018 года заседания будут проходить по понедельникам, начиная с 24 сентября, раз в две недели (через одну), начало в 18:20, ауд. 508. Вход свободный.
+
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 ==
-
== слушатели курса ==
+
https://github.com/Dyakonov/IML
-
### Слушатели курса (прошли опрос и выполнили первое задание)
 
-
- 0 Акимова Евгения Дмитриевна 208
 
-
- 1 Алиева Эльвира Залимхановна 214
 
-
- 2 Барышев Артём Владимирович 206
 
-
- 3 Белов Александр Исмаилович 205
 
-
- 4 Бочковенкова Диана Владиславовна 207
 
-
- 5 Висков Василий Алексеевич 103
 
-
- 6 Гаврилов Олег Алексеевич 201
 
-
- 7 Гаврилова Дарья Владимировна 212
 
-
- 8 Гнусарёв Сергей Александрович 209
 
-
- 9 Гудков Иван Дмитриевич 316
 
-
- 10 Девбунова Вилиана Олеговна 211
 
-
- 11 Захаров Владимир Олегович 207
 
-
- 12 Зыкин Ярослав Ильич 207
 
-
- 13 Коломейцева Катерина Ильинична 0
 
-
- 14 Корнилов Максим Алексеевич 213
 
-
- 15 Костин Игорь Олегович 104
 
-
- 16 Кузьмин Никита Валерьевич 208
 
-
- 17 Куркин Максим Леонидович 205
 
-
- 18 Москаленко Андрей Викторович 204
 
-
- 19 Немешаева Алиса Алексеевна 203
 
-
- 20 Николаева Айталина Владимировна 428
 
-
- 21 Ниничук Марина Матвеевна 213
 
-
- 22 Новоселов Вадим Владимирович 210
 
-
- 23 Палионная Софья Игоревна 616
 
-
- 24 Питанов Елисей Сергеевич 214
 
-
- 25 Пойманов Дмитрий Романович 208
 
-
- 26 Пучкин Данила Андреевич 624
 
-
- 27 Пятаков Никита Сергеевич 207
 
-
- 28 Саяпин Альберт Евгеньевич 207
 
-
- 29 Сенин Александр Николаевич 211
 
-
- 30 Сидоров Леонид Станиславович 112
 
-
- 31 Степанова Евгения Владимировна 428
 
-
- 32 Ступин Роман Евгеньевич 104
 
-
- 33 Таронишвили Георгий Эрнестович 209
 
-
- 34 Титова Александра Михайловна 201
 
-
- 35 Федоров Илья Сергеевич 203
 
-
- 36 Хомский Даниил Владимирович 104
 
-
- 37 Швец Павел Игоревич 206
 
-
- 38 Эмиров Артур Станиславович 104
 
-
- 39 Яковенко Александр Викторович 204
 
-
 
-
== материалы курса ==
 
-
 
-
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