Prowadzący wykład: Klaudia Dynak, Mikołaj Słupiński, Piotr Lipiński
Prowadzący ćwiczenia/pracownie: Małgorzata Biernacka, Klaudia Dynak, Łukasz Halada, Paweł Rychlikowski, Mikołaj Słupiński
Koordynator zajęć: Piotr Lipiński
Email do prowadzących: uczeniemaszynowe@cs.uni.wroc.pl
Zajęcia składają się z wykładu i zajęć praktycznych w formie ćwiczeń i pracowni. Przed każdymi zajęciami praktycznymi będzie się ukazywać lista, na której wskazana będzie forma zajęć (ćwiczenia/pracownia), na których będzie omawiana.
Będzie 12 list. Suma punktów możliwych do zdobycia za listy to 120 punktów.
Listy ćwiczeniowe będą oceniane w systemie deklaracji. W przypadku niezrozumienia lub niepoprawności prezentowanego rozwiązania, prowadzący(-a) ćwiczenia może zdecydować o karze w wymiarze usunięcia punktów za prezentowane zadanie lub usunięcia do 50% punktów za wszystkie zadeklarowane na liście zadania. W przypadku gdy student(-ka) nie jest w stanie przedstawić rozwiązania zadeklarowanego zadania, lub kara ma wystąpić trzeci lub kolejny raz, prowadzący(-a) może podwyższyć karę do usunięcia do 100% punktów za wszystkie zadeklarowane na liście zadania.
Rozwiązania list na pracownię należy umieścić w SKOSie w terminie wskazanym na liście (wspólnym dla wszystkich grup). Warunkiem koniecznym do uzyskania punktów za listę na pracownię jest osobista prezentacja rozwiązań. W ramach prezentacji prowadzący(-a) może wymagać zaadaptowania rozwiązania do zmodyfikowanej treści zadania.
Rozwiązania nadesłane po terminie będą oceniane poprzez odjęcie 20 punktów procentowych uzyskanych za daną listę punktów za każdą rozpoczętą dobę opóźnienia. Prowadzący(-a) może odmówić sprawdzania list nadesłanych później niż 5 dni po terminie.
Nieobecność na ćwiczeniach/pracowni (konieczną do uzyskania punktów za listę) można odrobić maksymalnie 3 razy w ciągu semestru w trakcie konsultacji, przy czym nie wymagamy podania przyczyny.
W drugiej części semestru realizowany będzie projekt zespołowy. Punkty do zdobycia za projekt:
5 pkt za prezentację pomysłu/podejścia,
15 pkt za prezentację wyników częściowych (milestone) zgodnie z zakres indywidualnie ustalanym z prowadzącym(-ą) ćwiczenia,
20 pkt za finalną prezentację projektów.
Warunkiem koniecznym do zaliczenia ćwiczeń jest uzyskanie 25% punktów z każdej z co najmniej 10 list, 50% punktów ze wszystkich list oraz uzyskanie co najmniej 50% punktów za projekt.
Wykład zakończy się egzaminem. Ocena z wykładu bazować będzie na egzaminie przeprowadzonym w sesji oraz punktacji uzyskanej z ćwiczeń:
procent_punktów_z_wykładu = procent_punktów_z_egzaminu + 0.2 * procent_puntów_z_ćwiczeń
Progi na poszczególne oceny, zarówno z wykładu jak i ćwiczeń, to:
3.0 -- 50%
3.5 -- 60%
4.0 -- 70%
4.5 -- 80%
5.0 -- 90%
UWAGA: prezentacja to nie książka, notatki czy skrypt – to raczej streszczenie omawianego materiału, pokazanie wybranych algorytmów, przedstawienie wybranych przykładów – dlatego przejrzenie samych prezentacji czasami może nie wystarczyć do zrozumienia treści całego wykładu. Zdecydowanie zapraszamy do regularnego uczestniczenia w wykładzie!
Wykład 1: Wprowadzenie [PDF], Niepewność danych [PDF] (warto zobaczyć też informacje o rozkładach prawdopodobieństwa w materiałach dodatkowych poniżej)
Programowanie w pythonie dla początkujących data scientistów i machine learningowców:
NumPy: the absolute basics for beginners
Jupyter Notebook Documentation
Programowanie w pythonie dla bardziej zaawansowanych data scientistów i machine learningowców (niewymagane i przekraczające zakres naszych zajęć):
materiały do minikursu na przedmiocie Advanced Data Mining 2025 (przygotowane przez Marię Szlasę i Piotra Lipińskiego):
mini-course on advanced scientific python: Numpy [IPYNB], Pandas and Dask [IPYNB], SciKit Pipeline, Scikit GridSearch and Optuna [IPYNB], Weights and Biases [IPYNB], multiprocessing [IPYNB], Numba, JIT, CUDA [IPYNB], Pytorch [IPYNB], Tensorboard [IPYNB]. Visualizations [IPYNB]
O rozkładach prawdopodobieństwa:
Introduction to Probability Distributions
Common Discrete Probability Distributions
Continuous Probability Distributions
Common Continuous Probability Distributions