- Новости
- Краткая информация
- Время и место
- Связь с преподавателями
- Результаты выполнения заданий
- Программа курса
- Список литературы
- Полезные ссылки
- (2020-12-04) Выложено третье домашнее задание по OpenCV
- (2020-11-20) Выложено второе домашнее задание по Pandas
- (2020-10-30) Выложено первое домашнее задание по классификации и регрессии, а также минимальный поясняющий материал к нему
- (2020-09-29) Создан данный репозиторий
- Первое занятие состоится в пятницу, 02 октября, в 18:00 онлайн в Zoom (ссылка будем разослана в соотв. канале)
В осеннем семестре 2020 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. Иванов И. Е., к.ф.-м.н. Петюшко А. А., к.ф.-м.н. Иванюта А. С., Корвяков В. П.
Курс читается по пятницам в 18:00 онлайн в Zoom.
- Telegram-канал, в котором будут появляться все важные новости
- Обратная связь - по почте mlcoursemm@gmail.com
- Ну и всегда можно написать в issues :)
| Номер | Дата | Лекция | ДЗ | Лектор |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 02.10.2020 | Основы Python | Иванюта А. С. | |
| 02 | 16.10.2020 | Списки, множества и словари. Функции. Импорт | Иванюта А. С. | |
| 03 | 23.10.2020 | Основы объектно-ориентированного программирования в Python | Корвяков В. П. | |
| 04 | 30.10.2020 | Numpy | Классификация и регрессия | Петюшко А. А. |
| 05 | 06.11.2020 | Лучшие практики (исключения и др) | Иванов И. Е. | |
| 06 | 13.11.2020 | Итераторы, генераторы, декораторы | Иванюта А. С. | |
| 07 | 20.11.2020 | Pandas | Pandas | Иванов И. Е. |
| 08 | 27.11.2020 | Matplotlib, Seaborn + разведывательный анализ | Корвяков В. П. | |
| 09 | 04.12.2020 | Работа с изображениями: PIL, Skimage, OpenCV | OpenCV | Иванюта А. С. |
| 10 | 11.12.2020 | Дополнительные главы: параллельное программирование, http-запросы | Петюшко А. А. |
- 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
- News
- Short info
- Time and place
- Communication with teachers
- Task results
- Course program
- Bibliography
- Useful links
- (2020-12-04) Uploaded third homework on OpenCV
- (2020-11-20) Uploaded second homework on Pandas
- (2020-10-30) Uploaded first homework on classification and regression, as well as minimal explanatory material to it
- (2020-09-29) This repository has been created
- The first lesson will take place on Friday, October 02, at 18:00 online in Zoom (the link will be sent in the corresponding channel)
In the fall semester of 2020 at the Faculty of Mechanics and Mathematics of Lomonosov Moscow State University begins reading a new special course of the student's choice, dedicated to the Python programming language in machine learning problems.
The course will be taught on the basis of the Department of Mathematical Theory of Intelligent Systems under the guidance of Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor Babin D.N.
The course will be read by: Ph.D. Ivanov I.E., Ph.D. Petiushko A.A., Ph.D. Ivanyuta A.S., Korvyakov V.P.
The lessons are to be taught on Fridays at 18:00 online at Zoom.
- Telegram-channel, in which all important news will appear
- Feedback - by email mlcoursemm@gmail.com
- Well, you can always write in issues :)
| Number | Date | Lecture | Homework | Lecturer |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 02.10.2020 | Python basics | Ivanyuta A.S. | |
| 02 | 16.10.2020 | Lists, sets and dictionaries. Functions. Import | Ivanyuta A.S. | |
| 03 | 23.10.2020 | Fundamentals of Object Oriented Programming in Python | Korvyakov V.P. | |
| 04 | 30.10.2020 | Numpy | Classification and regression | Petiushko A.A. |
| 05 | 06.11.2020 | Best practics (exceptions, etc.) | Ivanov I.E. | |
| 06 | 13.11.2020 | Iterators, generators, decorators | Ivanyuta A.S. | |
| 07 | 20.11.2020 | Pandas | Pandas | Ivanov I.E. |
| 08 | 27.11.2020 | Matplotlib, Seaborn + Exploratory data analysis | Korvyakov V.P. | |
| 09 | 04.12.2020 | Working with images: PIL, Skimage, OpenCV | OpenCV | Ivanyuta A.S. |
| 10 | 11.12.2020 | Additional chapters: Parallel programming, http-requests | Petiushko A.A. |
- 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 Programming - A Modern Approach: Code, notebooks and slides
- Playground and Cheatsheet for Learning Python: github repo
- Homemade Machine Learning: github repo
- Machine learning: Course by Andrew Ng on the site https://www.coursera.org