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