dc2024

KO | EN

gitlite — search

#javascript #python #hacktoberfest #react #ai #typescript #llm #go #golang #android #machine-learning #rust #deep-learning #linux

★ 45

No description available.

다운로드

최종 버전 다운로드 (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

# МИФИ Цифровая кафедра ПАД

Данные материалы подготовлены для курса "Прикладной анализ данных" Цифровой кафедры НИЯУ МИФИ.

Авторы курса: Егоров Алексей, Хасанова Аделя. \
Ассистенты: Газизова Диана, Дубинкин Игорь.

# Модуль №1 Программирования на python для машнного обучения

[0] [Основы Python](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/00_%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_Python_1.ipynb) \
[1] [Основы Python 2](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/01_%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_Python_2.ipynb) \
[2] [Разбор первого контеста](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/02_%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80_2024_%D0%A6%D0%9A_%E2%84%961_Python.ipynb) \
[3] [Разбор второго контеста](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/03_%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80_2024_%D0%A6%D0%9A_%E2%84%962_Python.ipynb) \
[4] [NumPy](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/04_2024_%D0%A6%D0%9A_NumPy.ipynb) \
[5] [NumPy 2](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/05_2024_%D0%A6%D0%9A_NumPy_%E2%84%962.ipynb) \
[6] [Pandas](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/06_Pandas.ipynb) \
[7] [Pandas 2](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/07_Pandas%202.ipynb) \
[8] [Разбор контеста NumPy-простой](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/08_%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B0_NumPy.ipynb) \
[9] [SciPy](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/09_SciPy.ipynb) \
[10] [SymPy](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/10_SymPy.ipynb) \
[11] [Разбор демоварианта Я-профи по ИИ](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/11_%D0%AF_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%84%D0%B8_2024_(%D0%B4%D0%B5%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D1%8F_%D0%98%D0%98).ipynb) \
[12] [Разбор обязательного ДЗ](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/12_%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B0_Pandas_%D0%A6%D0%9A.ipynb) \
[13] [Элементы теории вероятности](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/17_%D0%97%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%20%D1%81%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC%D0%B8%20%D0%A2%D0%92%D0%B8%D0%9C%D0%A1%20(4).ipynb) \
[14] [Точечные оценки](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/16_%D0%A2%D0%BE%D1%87%D0%B5%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8%20%D0%A2%D0%92%D0%B8%D0%9C%D0%A1%20(2).ipynb) \
[15] [Гипотезы и ошибки](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/15_%D0%93%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B7%D1%8B%20%D0%B8%20%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8%20(2).ipynb)\
[16] [Доверительный интервалы](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/14_%D0%94%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B0%D0%BB%20(2).ipynb)\
[17] [Визуализация и EDA](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/12_%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B0_Pandas_%D0%A6%D0%9A.ipynb\
[18] [Условная вероятность](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/18_%D0%A3%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C.ipynb)\
[19] [Наивый Баес](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/19_%D0%9D%D0%B0%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B1%D0%B0%D0%B5%D1%81.ipynb)\

# Модуль №2. Классическое машинное обучение
[20] [О машинном обучении](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/20_%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B7%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BE%20ML.pptx)\
[21] [Градиентный спуск](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/21_%D0%93%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%81%D0%BA.ipynb)

# Модуль №4. Машинное обучение (введение в глубокое обучение)
[] [Введение в нейронные сети](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/25_%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8.pptx) \
[] [Введение в Tensor](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/26_%D0%A2%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%BE%D1%80%D1%8B_Torch.ipynb) \
[] [Элементарная нейронная сеть с нуля](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/27_%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D1%81_%D0%BD%D1%83%D0%BB%D1%8F.ipynb) \
[] [Реализация НС для классификациии](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/30_%D0%9D%D0%A1_%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%8F.ipynb) \
[] [Реализация НС для регрессии](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/31_%D0%9D%D0%A1_%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F.ipynb) \
[] [Свёрточные нейронные сети](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/32_%D0%A1%D0%B2%D1%91%D1%80%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8.pptx) \
[] [Реализация CNN на датасете MNIST](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/33_MNIST_CNN.ipynb) \
[] [Задачи Сегментации](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8.pptx) \ 
[] [Практическое решение задачи на сегментацию](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%B3%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_Pytorch_box_(%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0).ipynb) \
[] [Генеративно-состязательные сети GAN](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/11_GAN%20(1).ipynb) \

# Дополнительный материалы
[0] [Как установить среду для Python](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/a00_python_installation_guide.pdf) \
[1] [Рекурсия](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/a01_recursion.ipynb) \
[2] [Зачем следить за нюансами при написании программ?](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/a02_%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC.ipynb)

# Домашнее задание
[0] [Контест на Python #1](https://contest.yandex.ru/contest/69204/enter) \
[1] [Контест на Python #2](https://contest.yandex.ru/contest/69353/enter) \
[2] [Очень простой контест на Python #3](https://contest.yandex.ru/contest/54856/problems/) \
[3] [Контест NumPy #1](https://contest.yandex.ru/contest/69818/enter) \
[4] [Контест NumPy #2 Простой](https://contest.yandex.ru/contest/70067/enter) \
[5] [ОБЯЗАТЕЛЬНОЕ ДЗ, Контест на Pandas](https://contest.yandex.ru/contest/70232/enter) \
[6] [Первое задание на ML: регрессия](https://www.kaggle.com/competitions/tutors-lessons-prices-prediction)

# Нобелевская неделя
В 2024 году Нобелевскую премию по физике дали за нейронные сети, а по химии за метод генерации белков.
Эти материалы позволяют рассмотреть некоторые аспекты тех открытий, за которые дали премию. 
В частности, как устроена нейронная сеть Хопфилда, метод обратного распространения ошибки, а также как с помощью методов машинного обучения предсказать значения химических параметров.

[0] [Что такое нейронная сеть?](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n00_%D0%9E%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B1%D0%B5%D0%B7_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0.ipynb) \
[1] [Нейронная сеть Хопфилда](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n03_%D0%A5%D0%BE%D0%BF%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%B4.ipynb) \
[2] [Метод обратного распространения ошибки](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n02_%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D1%81_%D0%BD%D1%83%D0%BB%D1%8F.ipynb) \
[3] [Котик для Хопфилда](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n04_cat.jpg) \
[4] [Как химические формулы преобразовать в цифры?](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n05_Cehm_Descr.ipynb) \
[5] [Задачи машинного обучения на химических формулах](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n06_Chem_Catboost.ipynb) \
[6] [Данные для химических материалов](https://github.com/ShadarRim/dc2024/blob/main/n07_data.xlsx)

dc2024

다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

dc2024

다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README