From 0b2d3d70b361c8eea6c22f7293d78e222f2b9c9f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?Pawe=C5=82=20Sk=C3=B3rzewski?= <pawel.skorzewski@amu.edu.pl>
Date: Wed, 19 May 2021 07:49:54 +0200
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Aktualizacja=20nag=C5=82=C3=B3wk=C3=B3w=20plik?=
 =?UTF-8?q?=C3=B3w?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 lab/01_Python.ipynb                             |  4 ++--
 lab/02_Wczytywanie_i_prezentowanie_danych.ipynb |  4 ++--
 lab/03_Regresja_liniowa.ipynb                   |  4 ++--
 lab/04_scikit-learn.ipynb                       |  2 +-
 lab/10_Sieci_neuronowe.ipynb                    | 16 +++-------------
 5 files changed, 10 insertions(+), 20 deletions(-)

diff --git a/lab/01_Python.ipynb b/lab/01_Python.ipynb
index 7bde047..4ca5a6d 100644
--- a/lab/01_Python.ipynb
+++ b/lab/01_Python.ipynb
@@ -8,8 +8,8 @@
     }
    },
    "source": [
-    "## Uczenie maszynowe 2020/2021 – laboratoria\n",
-    "### 3 marca 2021\n",
+    "## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
+    "### Zajęcia laboratoryjne\n",
     "# 1. Python – listy składane, indeksowanie, biblioteka _NumPy_"
    ]
   },
diff --git a/lab/02_Wczytywanie_i_prezentowanie_danych.ipynb b/lab/02_Wczytywanie_i_prezentowanie_danych.ipynb
index cc2aecb..ee040aa 100644
--- a/lab/02_Wczytywanie_i_prezentowanie_danych.ipynb
+++ b/lab/02_Wczytywanie_i_prezentowanie_danych.ipynb
@@ -8,8 +8,8 @@
     }
    },
    "source": [
-    "## Uczenie maszynowe 2019/2020 – laboratoria\n",
-    "### 17 marca 2021\n",
+    "## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
+    "### Zajęcia laboratoryjne\n",
     "# 2. Wczytywanie i prezentowanie danych"
    ]
   },
diff --git a/lab/03_Regresja_liniowa.ipynb b/lab/03_Regresja_liniowa.ipynb
index 719450c..01b3847 100644
--- a/lab/03_Regresja_liniowa.ipynb
+++ b/lab/03_Regresja_liniowa.ipynb
@@ -8,8 +8,8 @@
     }
    },
    "source": [
-    "## Uczenie maszynowe 2019/2020 – laboratoria\n",
-    "### 23/24 marca 2020\n",
+    "## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
+    "### Zajęcia laboratoryjne\n",
     "# 3. Regresja liniowa – zadanie"
    ]
   },
diff --git a/lab/04_scikit-learn.ipynb b/lab/04_scikit-learn.ipynb
index 00e5fdf..8284a61 100644
--- a/lab/04_scikit-learn.ipynb
+++ b/lab/04_scikit-learn.ipynb
@@ -9,7 +9,7 @@
    },
    "source": [
     "## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
-    "### Laboratoria\n",
+    "### Zajęcia laboratoryjne\n",
     "# 4. Korzystanie z gotowych implementacji algorytmów na przykładzie pakietu *scikit-learn*"
    ]
   },
diff --git a/lab/10_Sieci_neuronowe.ipynb b/lab/10_Sieci_neuronowe.ipynb
index d78bb80..eab4cdc 100644
--- a/lab/10_Sieci_neuronowe.ipynb
+++ b/lab/10_Sieci_neuronowe.ipynb
@@ -4,9 +4,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Uczenie maszynowe 2019/2020 – laboratoria\n",
-    "### 18/19 maja 2020\n",
-    "# 10. Sieci neuronowe - wprowadzenie"
+    "## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
+    "### Zajęcia laboratoryjne\n",
+    "# 10. Wprowadzenie do sieci neuronowych"
    ]
   },
   {
@@ -52,7 +52,6 @@
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 1,
    "metadata": {
-    "collapsed": false,
     "jupyter": {
      "outputs_hidden": false
     }
@@ -160,7 +159,6 @@
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 2,
    "metadata": {
-    "collapsed": false,
     "jupyter": {
      "outputs_hidden": false
     }
@@ -1190,7 +1188,6 @@
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 3,
    "metadata": {
-    "collapsed": false,
     "jupyter": {
      "outputs_hidden": false
     }
@@ -13091,13 +13088,6 @@
     "model = train(initialize_model(dim_hid=5), X, y, debug=True)\n",
     "visualize(X, y, model)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {