5.6 KiB
AITech Inżynieria Uczenia Maszynowego
Informacje organizacyjne
Plan na dzisiaj
- Informacje organizacyjne
- Poznajmy się!
- Wprowadzenie
Przedmiot
- Kod przedmiotu: 06-DIUMUI0
- Nazwa: Inżynieria Uczenia Maszynowego
- WMI UAM 2021
- Sylabus: Sylabus-AITech-InzynieriaUczeniaMaszynowego.pdf
Prowadzący
- imię i nazwisko: Tomasz Ziętkiewicz
- stopień naukowy: magister inżynier
- stanowisko: doktorant
- Zakład Sztucznej Inteligencji
- email: tomasz.zietkiewicz@amu.edu.pl
- www: http://tz47965.home.amu.edu.pl/
- https://git.wmi.amu.edu.pl/tzietkiewicz/aitech-ium
- konsultacje: przez MS Teams, po wcześniejszym umówieniu mailowym lub przez chat
Prowadzący
Zainteresowania naukowe
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Rozpoznawanie mowy
- Postprocessing wyników rozpoznawania mowy
- Normalizacja tekstu
- Korekta błędów systemów rozpoznawania mowy
Program zajęć
- Wprowadzenie
- Dane
- Ciągła Integracja - Jenkins
- Konteneryzacja - Docker
- Biblioteki ML
- Przygotowanie eksperymentu ML
- Jenkins pipeline
- Kontrola eksperymentów - Sacred
- Kontrola eksperymentów - MLFlow
- Kontrola eksperymentów - DVC
- Wizualizacja
- Finalizacja projektu
- Finalizacja projektu
- Podsumowanie
Zasady zaliczenia
W trakcie kolejnych zajęć będą Państwo poznawać różne techniki i narzędzia wspomagające proces rozwoju modeli uczenia maszynowgo.
W wyniku realizacji zadań z poszczególnych zajęć powstaną części składowe potoku uczenia maszynowego (Machine Learning Pipeline), które na końcu zostaną zintegrowane w jedną całość.
Za wykonywanie na bieżąco zadań z poszczególnych zajęć będą przyznawane punkty.
Zadania powinny zostać wykonane przez Państwa do końca dnia poprzedzającego następne zajęcia (o ile w zadaniu nie podano inaczej)
Zobowiązuję się ocenić zadania najpóźniej do początku następnych zajęć (czyli np. zadanie z zajęć 2. musi zostać oddane najpóźniej dzień przed zajęciami 3. a wyniki oceny tego zadania zostaną opublikowane najpóźniej w trakcie zajęć 4.)
W przypadku braku wykonania zadań w terminie nie zostaną przyznane za nie punkty.
W przypadku braku wystawienia przez prowadzącego punktów w terminie, uznaje się przyznanie za zadanie maksymalnej ilości punktów
Za wykonanie zadań cząstkowych w terminie można zdobyć 50% całkowitej liczby punktów
Za wykonanie finalnego projektu można zdobyć 50% całkowitej liczby punktów
Punkty przysługujące za każde zadanie cząstkowe będą podane przy opisie zadania
Przelicznik punktów na oceny:
Ocena % całkowitej liczby punktów bardzo dobry (bdb; 5,0) >= 90% dobry plus (+db; 4,5) >= 80% dobry (db; 4,0) >= 70% dostateczny plus (+dst; 3,5) >= 60% dostateczny (dst; 3,0) >= 50% niedostateczny (ndst; 2,0) < 50%
Obecność
ZMIANY!
Zgodnie z oficjalnymi zasadami obowiązującymi w projekcie AITech, dopuszczalna liczba nieobecności na zajęciach wynosi 3 (obowiązkowa obecność na 80% zajęć). Powyżej 3 nieobecności przemiot nie może być zaliczony.