- Новости
- Краткая информация
- Время и место
- Связь с преподавателями
- Результаты выполнения заданий
- Программа курса
- Список литературы
- Полезные ссылки
- (2022-10-05) Создан данный репозиторий
- Первое занятие состоится в четверг, 06 октября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Второе занятие состоится в четверг, 13 октября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Третье занятие состоится в четверг, 20 октября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Четвёртое занятие состоится в четверг, 27 октября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Пятое занятие состоится в четверг, 3 ноября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Шестое занятие состоится в четверг, 10 ноября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Седьмое занятие состоится в четверг, 17 ноября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Восьмое занятие состоится в четверг, 24 ноября, в 18:30 онлайн в Жoom
- Девятое занятие состоится в четверг, 1 декабря, в 18:30 онлайн в Жoom
- Девятое занятие состоится в четверг, 8 декабря, в 18:30 онлайн в Жoom
В осеннем семестре 2022 года на механико-математическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова начинается чтение нового спецкурса по выбору студента, посвященного языку программирования Python в задачах машинного обучения.
Курс будет читаться на базе кафедры Математической Теории Интеллектуальных Систем под руководством д.ф.-м.н., профессора Бабина Д. Н.
Курс будут читать: к.ф.-м.н. Иванюта А. С., Корвяков В. П., к.ф.-м.н. Иванов И. Е.
Курс читается по четвергам в 18:30 онлайн в Жoom.
- Telegram-канал, в котором будут появляться все важные новости
- Обратная связь - по почте mlcoursemm@gmail.com
- Ну и всегда можно написать в issues :)
- Команда /status в telegram-боте @py2022sharebot
| Номер | Дата | Лекция | ДЗ | Лектор |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 06.10.2022 | Основы Python | Регистрация в боте | Иванюта А. С. |
| 02 | 13.10.2022 | Основы Python (часть 2) | Поиск длинной траектории | Иванюта А. С. |
| 03 | 20.10.2022 | Основы объектно-ориентированного программирования в Python | Реализация наивного байесовского классификатора | Корвяков В.П. |
| 04 | 27.10.2022 | Основы Numpy | Реализация базовых алгоритмов машинного обучения средствами Numpy | Корвяков В.П. |
| 05 | 03.11.2022 | Основы Pandas | Чистка данных | Иванюта А. С. |
| 06 | 10.11.2022 | Best Practices | PEP-8 | Корвяков В.П. |
| 07 | 17.11.2022 | Итераторы, генераторы, декораторы | Поиск нарушителей | Иванюта А. С. |
| 08 | 24.11.2022 | Визуализация данных с помощью matplotlib, seaborn; разведывательный анализ | Визуализация дорожной сцены | Корвяков В.П. |
| 09 | 01.12.2022 | Параллелизация в Python. HTTP запросы. | Параллельное скачивание изображений | Корвяков В.П. |
| 10 | 08.12.2022 | PIL, Scikit-Image, OpenCV | Поиск нарушителей | Иванюта А. С. |
- Lutz, Mark. Learning python: Powerful object-oriented programming. O'Reilly Media, Inc., 5th Edition, 2013.
- Lutz, Mark. Programming Python: powerful object-oriented programming. O'Reilly Media, Inc., 4th Edition, 2010.
- McKinney, Wes. Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media, Inc., 2nd Edition, 2017.
- Python Programming in 15 min: Part1, Part2, Part3
- Python Programmin - A Modern Approach: Code, notebooks and slides
- Playground and Cheatsheet for Learning Python: github repo
- Homemade Machine Learning: github repo
- Machine learning: Курс Andrew Ng на площадке https://www.coursera.org