Coder Social home page Coder Social logo

kirilman / ml Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from dayekb/study

0.0 0.0 0.0 1.4 GB

Учебные материалы по курсам связанным с Машинным обучением, которые я читаю в УрФУ. Презентации, блокноты ipynb, ссылки

License: MIT License

Jupyter Notebook 100.00%

ml's Introduction

Study

Учебные материалы по курсам связанным с Машинным обучением, которые я читаю в УрФУ.
Презентации, ссылки на блокноты ipynb, разные дополнительные ссылки

А еще у нас с коллегами недавно вышло учебное пособие https://elar.urfu.ru/handle/10995/122740

Инженерия ИИ. УрФУ. Машинное обучение

Относительно растянутый курс по классическому машинному обучению на 3 семестра.

Первый семестр

Собираем линейные модели своими руками, знакомимся с scikit-learn
10 лекций + практики (плюс студенты предварительно осваивают онлайн-курс, неделя 1-6)

Второй семестр

Смотрим на другие модели машинного обучения, метрические, деревья, бустинги
Х лекций + практики (плюс студенты предварительно осваивают онлайн-курс, неделя 7-10)

Третий семестр

Смотрим на задачи поиска аномалий, интерпретацию моделей машинного обучения. Далее, далее ничего не придумали, импровизируй


Инженерия МО. УрФУ + SkillFactory. Математические основы машинного обучения

Слегка упрощеннный по подаче курс по классическому машинному обучению на 2 семестра

Первый семестр

Собираем линейные модели своими руками, знакомимся с scikit-learn
12 лекций. В своем темпе (2 встречи в неделю, 6 недель)

Второй семестр

Смотрим на другие модели машинного обучения + аномалии
9 лекций. В своем темпе (1-2 встречи в неделю, 6 недель)


Прикладной анализ данных. УрФУ + Сбер. Машиннное обучение

Небольшие галопам по Европам
Повторяем классическое машинное обучение на табличках, смотрим как собирать сверточные нейронки и рисуем вместе с Stable Diffusion, Обрабатываем тексты в RNN и трансформерами из Hugging Face




Интеллектуальные ИСТ в медицине. УрФУ. Машинное обучение

Обзорный двухсеместровый курс по машинному обучению.
В основном работаем на платформе Moodle УрФУ

Первый семетр

Подробно рассматриваем классические алгоритмы машинного обучения, от линейных до бустинга.
+- 15 лекций

Второй семестр

Смотрим на задачи компьютерного зрения и обработки естественного языка "классическими" методами, а также нейросетевой подход. Смотрим на Hugging Face чтобы познакомиться с трансформерами и загрузить Stable Diffusion в пару кликов
+- 15 лекций

ml's People

Contributors

dayekb avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.