1
0
forked from pms/ium
ium/IUM_00.Organizacyjne.ipynb

166 lines
4.7 KiB
Plaintext
Raw Normal View History

2021-03-07 23:52:43 +01:00
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
2021-09-28 10:56:21 +02:00
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
2024-03-11 13:30:45 +01:00
"<h2> 0. <i>Informacje organizacyjne</i> [laboratoria]</h2> \n"
2021-03-08 11:10:30 +01:00
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Plan na dzisiaj\n",
"1. Informacje organizacyjne\n",
"2. Poznajmy się!\n",
"3. Wprowadzenie"
2021-03-07 23:52:43 +01:00
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Przedmiot\n",
"- Kod przedmiotu: 06-DIUMUI0\n",
"- Nazwa: Inżynieria Uczenia Maszynowego\n",
"- Sylabus: Sylabus-AITech-InzynieriaUczeniaMaszynowego.pdf"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Prowadzący\n",
2024-03-11 13:30:45 +01:00
"\n",
"### Paweł Skórzewski\n",
"\n",
"https://pms.web.amu.edu.pl"
2021-03-07 23:52:43 +01:00
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Program zajęć\n",
"1. Wprowadzenie\n",
"2. Dane\n",
"3. Ciągła Integracja - Jenkins\n",
2021-03-29 01:18:00 +02:00
"4. Konteneryzacja - Docker\n",
"5. Biblioteki ML\n",
2022-03-06 23:08:17 +01:00
"6. Jenkins pipeline\n",
"7. Hugging Face Hub\n",
"8. Kontrola eksperymentów - Sacred\n",
2022-03-06 23:08:17 +01:00
"9. Środowiska wirtualne\n",
"10. Kontrola eksperymentów - MLFlow\n",
"11. Kontrola eksperymentów - DVC\n",
"12. Github Actions\n",
"13. Kubernetes i Kubeflow\n",
"14. Raportowanie wyników w formie publikacji naukowej\n",
"15. Prezentacja publikacji"
2021-03-07 23:52:43 +01:00
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Zasady zaliczenia\n",
"\n",
"W trakcie kolejnych zajęć będą Państwo poznawać różne techniki i narzędzia wspomagające proces rozwoju modeli uczenia maszynowgo.\n",
"\n",
2021-06-14 11:44:01 +02:00
"W wyniku realizacji zadań z poszczególnych zajęć powstaną części składowe potoku uczenia maszynowego (Machine Learning Pipeline) z wykorzystaniem różnych, czasami komplementarnych a czasami alternatywnych technologii.\n",
2021-03-07 23:52:43 +01:00
"\n",
"\n",
" - Za wykonywanie na bieżąco zadań z poszczególnych zajęć będą przyznawane punkty.\n",
" - Zadania powinny zostać wykonane przez Państwa do końca dnia poprzedzającego następne zajęcia (o ile w zadaniu nie podano inaczej) \n",
" - Zobowiązuję się ocenić zadania najpóźniej do początku następnych zajęć \n",
" (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.)\n",
" \n",
" - W przypadku braku wykonania zadań w terminie nie zostaną przyznane za nie punkty.\n",
" - W przypadku braku wystawienia przez prowadzącego punktów w terminie, uznaje się przyznanie za zadanie maksymalnej ilości punktów\n",
" - Punkty przysługujące za każde zadanie cząstkowe będą podane przy opisie zadania\n",
" \n",
" Przelicznik punktów na oceny:\n",
" \n",
"| Ocena | % całkowitej liczby punktów |\n",
"| --------------------------- | ----------- |\n",
"| bardzo dobry (bdb; 5,0) | >= 90% |\n",
"| dobry plus (+db; 4,5) | >= 80% |\n",
"| dobry (db; 4,0)\t | >= 70% |\n",
"| dostateczny plus (+dst; 3,5)| >= 60% |\n",
"| dostateczny (dst; 3,0) | >= 50% |\n",
"| niedostateczny (ndst; 2,0) | < 50% |\n"
]
2021-03-07 23:52:43 +01:00
}
],
"metadata": {
2021-09-28 10:56:21 +02:00
"author": "Tomasz Ziętkiewicz",
2021-03-07 23:52:43 +01:00
"celltoolbar": "Slideshow",
2021-09-28 10:56:21 +02:00
"email": "tomasz.zietkiewicz@amu.edu.pl",
2021-03-07 23:52:43 +01:00
"kernelspec": {
2023-03-25 16:25:40 +01:00
"display_name": "Python 3",
2021-03-07 23:52:43 +01:00
"language": "python",
"name": "python3"
},
2021-09-28 10:56:21 +02:00
"lang": "pl",
2021-03-07 23:52:43 +01:00
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
2023-05-17 22:30:48 +02:00
"version": "3.9.16"
2021-03-07 23:52:43 +01:00
},
2021-09-28 10:56:21 +02:00
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
},
"subtitle": "0.Organizacyjne[laboratoria]",
"title": "Inżynieria uczenia maszynowego",
2021-03-07 23:52:43 +01:00
"toc": {
"base_numbering": 1,
"nav_menu": {},
"number_sections": false,
"sideBar": false,
"skip_h1_title": false,
"title_cell": "Table of Contents",
"title_sidebar": "Contents",
"toc_cell": false,
"toc_position": {},
"toc_section_display": false,
"toc_window_display": false
2021-09-28 10:56:21 +02:00
},
"year": "2021"
2021-03-07 23:52:43 +01:00
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}