"- konsultacje: przez MS Teams, po wcześniejszym umówieniu mailowym lub przez chat"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### Prowadzący\n",
"### Zainteresowania naukowe\n",
"- Przetwarzanie języka naturalnego\n",
"- Rozpoznawanie mowy\n",
"- Postprocessing wyników rozpoznawania mowy\n",
"- Normalizacja tekstu\n",
"- Korekta błędów systemów rozpoznawania mowy"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Program zajęć\n",
"1. Wprowadzenie\n",
"2. Dane\n",
"3. Ciągła Integracja - Jenkins\n",
"4. Biblioteki ML\n",
"5. Konteneryzacja - Docker\n",
"6. Przygotowanie eksperymentu ML\n",
"7. Jenkins pipeline\n",
"8. Kontrola eksperymentów - Sacred\n",
"9. Kontrola eksperymentów - MLFlow\n",
"10. Kontrola eksperymentów - DVC\n",
"11. Wizualizacja\n",
"12. Finalizacja projektu\n",
"13. Finalizacja projektu\n",
"14. Podsumowanie"
]
},
{
"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",
"W wyniku realizacji zadań z poszczególnych zajęć powstaną części składowe potoku uczenia maszynowego (Machine Learning Pipeline), które na końcu zostaną zintegrowane w jedną całość.\n",
"\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",
" - Za wykonanie zadań cząstkowych w terminie można zdobyć 50% całkowitej liczby punktów\n",
" - Za wykonanie finalnego projektu można zdobyć 50% całkowitej liczby punktów\n",
" - Punkty przysługujące za każde zadanie cząstkowe będą podane przy opisie zadania\n",
"Zgodnie z oficjalnymi zasadami obowiązującymi w projekcie AITech, dopuszczalna liczba nieobecności na zajęciach wynosi 3 (obowiązkowa obecność na 80% zajęć).\n",
"Powyżej 3 nieobecności przemiot nie może być zaliczony."
