Oznaczenie wykładów
This commit is contained in:
parent
e372b68b6b
commit
173a5646a9
@ -31,7 +31,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 2,
|
"execution_count": 1,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"outputs": [
|
"outputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
File diff suppressed because one or more lines are too long
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 21 kwietnia 2020\n",
|
|
||||||
"# 6. Naiwny klasyfikator bayesowski"
|
"# 6. Naiwny klasyfikator bayesowski"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 28 kwietnia 2020\n",
|
|
||||||
"# 7. Algorytm $k$ najbliższych sąsiadów"
|
"# 7. Algorytm $k$ najbliższych sąsiadów"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -776,7 +775,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 5 maja 2020\n",
|
|
||||||
"# 8. Uczenie nienadzorowane"
|
"# 8. Uczenie nienadzorowane"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -800,7 +799,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 12 maja 2020\n",
|
|
||||||
"# 9. Sieci neuronowe – wprowadzenie"
|
"# 9. Sieci neuronowe – wprowadzenie"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -943,7 +942,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 19 maja 2020\n",
|
|
||||||
"# 10. Sieci neuronowe – propagacja wsteczna"
|
"# 10. Sieci neuronowe – propagacja wsteczna"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -1065,7 +1064,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 26 maja 2020\n",
|
|
||||||
"# 11. Wielowarstwowe sieci neuronowe i algorytmy optymalizacji"
|
"# 11. Wielowarstwowe sieci neuronowe i algorytmy optymalizacji"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -1764,7 +1763,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 2 czerwca 2020\n",
|
|
||||||
"# 12. Rekurencyjne sieci neuronowe"
|
"# 12. Rekurencyjne sieci neuronowe"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -246,7 +245,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 9 czerwca 2020\n",
|
|
||||||
"# 13. Konwolucyjne sieci neuronowe"
|
"# 13. Konwolucyjne sieci neuronowe"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -843,7 +842,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 16 czerwca 2020\n",
|
|
||||||
"# 14. Autoencoder. Tłumaczenie neuronowe"
|
"# 14. Autoencoder. Tłumaczenie neuronowe"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -403,7 +402,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -8,8 +8,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Uczenie maszynowe UMZ 2019/2020\n",
|
"## Uczenie maszynowe – zastosowania\n",
|
||||||
"### 16 czerwca 2020\n",
|
|
||||||
"# 15. Uczenie przez wzmacnianie i systemy dialogowe"
|
"# 15. Uczenie przez wzmacnianie i systemy dialogowe"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
@ -409,7 +408,7 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"livereveal": {
|
"livereveal": {
|
||||||
"start_slideshow_at": "selected",
|
"start_slideshow_at": "selected",
|
||||||
"theme": "amu"
|
"theme": "white"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"nbformat": 4,
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
@ -1,41 +0,0 @@
|
|||||||
{
|
|
||||||
"cells": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"execution_count": 2,
|
|
||||||
"metadata": {},
|
|
||||||
"outputs": [],
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"import numpy as np"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"metadata": {},
|
|
||||||
"outputs": [],
|
|
||||||
"source": []
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"kernelspec": {
|
|
||||||
"display_name": "Python 3",
|
|
||||||
"language": "python",
|
|
||||||
"name": "python3"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"language_info": {
|
|
||||||
"codemirror_mode": {
|
|
||||||
"name": "ipython",
|
|
||||||
"version": 3
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"file_extension": ".py",
|
|
||||||
"mimetype": "text/x-python",
|
|
||||||
"name": "python",
|
|
||||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
||||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
||||||
"version": "3.8.3"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"nbformat": 4,
|
|
||||||
"nbformat_minor": 4
|
|
||||||
}
|
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user