Уважаеми докторанти и студенти в ТУ -София,
Факултет Автоматика има удоволствието да ви покани да участвате в двудневен курс по машинно обучение на 1-ви и 2-ри Февруари от 9:30 часа в конферентната зала на БИЦ на ТУ - София. Курсът ще бъде воден от проф. дн Петя Георгиева от Универистета на Авейро и обхваща широк спектър от теми, като започва с въведение в основите на машинното обучение и платформата Jupyter Notebook. Участниците ще научат за супервайзорно обучение, включително регресия, класификация, градиентно спускане, и регуляризация, както и за обучение без супервайзор, като клъстеризация с K-средни и оценка на модели. Курсът също така включва занимания по дълбоко обучение и конволюционни невронни мрежи, с акцент върху практическите приложения като компресия на изображения и класификация с КНМ и Keras.
Успешно завършилите курса ще получат сертификат за участие.
Програмата на събитието е както следва:
ПРОГРАМА
1-2.02.2024 г., 9:30 – 16:45 часа
Дата, час |
Теоретчен курс |
Практически курс |
Дата, час |
1.02.2024, 9:30 - 10:45 |
Въведение в машинноито обучение |
Въведение в Jupyter Notebook, NumPy |
1.02.2024, 11:00 - 12:15 |
1.02.2024, 14:00 - 15:15 |
Супервайзорно обучение (Supervised learning) - регресия и класификация. функция на загубите; градиентно спускане; преоразмеряване на модела (overfitting); регуляризация; логистична регресия; линейно и нелинейно разделими на данни |
Част 1: Логистична регресия; част 2 - Регуляризирана логистична |
1.02.2024, 15:30 - 16:45 |
2.02.2024, 9:30 10:45 |
Обучение без супервайзор(Unsupervised learning): клъстеризация с K-средни (K-means); оценка на достоверността на модела; показатели на качеството на модела, избор на най-добър модел: изместеност, вариация, К-кратна кросвалидация (K-fold Cross-validation) |
Клъстеризация с K-средни - компресия на изображения |
2.02.2024, 11:00 - 12:15 |
2.02.2024, 14:00 - 15:15 |
Дълбоко обучение; конволюционни невронни мрежи (КНМ) - основни конструктивни елементи; класически КНМ – LeNet-5, AlexNet, VGG |
Класификация с КНМ и Keras |
2.02.2024, 15:30 - 16:45 |
!!!!Изисквания за предварителна подготовка и оборудване:
- Всеки участник ще е необходимо да има свой лаптоп.
- Инсталирайте на вашата компютърна платформа Anaconda 3 за Python 3 https://www.anaconda.com/download Ще се използва Jupyter Notebook (част от Anaconda)
- Ако не сте запознати с Jupyter Notebook, започнете да учите как да го използвате: https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial
Участниците ще трябва да притежават основни умения по програмиране на Python
