人工智能数学基础 （2020秋） -- 研究生

News:

  • 2020 年 11 月 15 日 – 作业四 5 截止时间： 2020 年 12 月 9 日 23:59
  • 2020 年 11 月 15 日 – 作业三 10 截止时间： 2020 年 11 月 29 日 23:59
  • 2020 年 10 月 22 日 – 作业二 5 截止时间: 2020 年 11 月 4 日 23:59
  • 2020 年 9 月 24 日 – 作业一 5 截止时间: 2020 年 10 月 9 日 23:59

课程介绍

授课教师: 黎芳 fli@math.ecnu.edu.cn

助教: 陈久宁 johnnychen94@hotmail.com

时间地点：

  • 周四 08:00-11:40 @闵行第三教学楼409
  • （双周）周四 10:00-11:40 为上机编程教学

实验平台（校园网）： http://jupyter.lflab.cn

答疑：

  • QQ群： 499357290

课程相关材料：

讲义及作业等相关材料会整理并上传到FTP服务器

评分：

  • 总分100 = max(50, 考勤5 + 作业45 + 奖励分) + 期末考试50(闭卷)
  • 奖励分： 作业中会有一些有一定难度的弹性/可选任务
  • 作业
    • 以电子版实验报告的形式提交
      • 实验报告内容：源代码、运行结果及说明内容
      • 格式：*.m, *.mlx, *.py, *.ipynb, *.md
      • 语言：Matlab、Python
    • 补交的作业在标准分的基础上扣2分 （每一次）
    • 所有涉及雷同的作业均在标准分的基础上扣2分 （每道题）

作业

说明：

  • 每一次作业的难度会基于前面作业的完成情况而定，若整体完成情况较好则会适当加大难度。
  • 鼓励交流、禁止抄袭
  • 作业提交系统使用说明

作业：

  1. 求函数的极值：截止时间 – 2020年10月9日 23:59
  2. 机器学习概述、感知机模型、KNN：截止时间 – 2020年11月4日 23:59
  3. 朴素贝叶斯、 决策树、 Logistic回归：截止时间 – 2020年11月29日 23:59
  4. SVM 及 EM：截止时间 2020年12月9日 23:59
  5. Kmeans、 PCA

FAQs

  • 这门课程采用什么编程语言？
  • 机器学习部分会Matlab作为教学语言
  • 深度学习部分以Python+Pytorch作为教学语言
  • 部分上机内容会以Julia呈现

这样决定的原因：

  • 相比于Python， Matlab的使用并不需要太多的编程基础
  • Python是目前深度学习最流行、支持最好的语言
  • 在前半段课程中会适当讲授一部分Python内容来为深度学习部分作铺垫
  • Python与Matlab的性能比较差，对于部分与计算性能有关的介绍性内容采用高性能Julia语言进行讲解（不作要求）
  • Tensorflow、Pytorch、Keras这些是什么？我需要学习吗？

深度学习目前来说是一门高度工程化的理论，因此为了方便深度网络的训练，需要一系列的工具/函数来支持。Tensorflow、Pytorch这些深度学习框架提供的就是一些现成的工具集，它们使得原本需要几百行代码的神经网络训练能够缩减到十几行，因此对于实际使用来说是很方便的。

本课程会讲授Pytorch的使用

  • 为什么深度学习都在用显卡(GPU)？只有CPU可以吗？

深度学习涉及到超大规模的矩阵运算，并行运算在处理超大规模矩阵运算时有很大的优势 – 同时调用的计算单元越多，程序的运行速度越快。一块GPU中包含大约2000-4000个针对矩阵计算的计算单元，而CPU只能利用通用核心来进行矩阵计算。因此一般来说，相比于CPU而言，使用显卡能够带来10-20倍的计算加速 – 尽管如此，通过GPU也需要几小时甚至几天的时间来训练一个大规模的网络

本课程前期不会涉及到大规模的网络训练，对于小规模的问题而言，只使用CPU是可以的

  • Python编程环境

考虑到Python配环境需要一些额外的命令行知识，Jupyter实验平台（校园网）为该课程提供了统一的编程环境，并且配备有GPU来训练网络

如果需要在自己的电脑上配置Python环境，则需要使用anaconda或pip

  • Python及工具箱版本

这门课程会涉及到的工具箱及其版本为：

  • Matlab版本及下载安装

版本：Matlab>=R2018b

学校提供正版Matlab下载

  1. 利用学校邮箱注册MathWorks账号 (建议填写真实姓名） – 学校购买的正版MATLAB需要用学生邮箱注册才能使用；如果自己已经用其他邮箱注册过MATLAB账号，可以在MathWorks账户->个人资料->编辑个人资料中修改电子邮件地址
  2. 在自己的电脑上安装MATLAB R2018b，除非笔记本配置太差，否则建议安装. 下载与安装说明：学校公共数据库–>常用下载；备用下载地址