Хичээлийн код ба нэр хөтөлбөр

Хичээлийн товч мэдээлэл

Хичээлийн код	KCS4101
Хичээлийн нэр	Хиймэл оюун 1
Багшийн овог нэр	Б.Далай-Очир
Анги	4-5
Улиралд хэдэн удаа	2 багц цаг (Заавал), 1-р улиралд долоо хоногт 2 удаа
Лекцийн тоо	32 удаа (64 цаг)
Хүрэх түвшин	1, 2, 3, 4, 5, 6
Хичээлийн товч агуулга	Урьдчилсан боловсруулалт, моделийн үнэлгээ, модель сайжруулалт зэрэг машин сургалтын чухал процессууд болон удирдлагатай, удирдлагагүй машин сургалтын алгоритмууд, гүний сургалт, объект илрүүлэлтийн талаар судална. Мөн тэдгээрийг пайтон программчлалын хэл ашиглан хэрэгжүүлэх чадварыг эзэмшинэ.
Суурь мэдлэг	Хиймэл оюун ба пайтон

Хичээлийн агуулга

Долоо хоногийн дугаар	Хичээлийн сэдэв	Агуулга
1	Машин сургалт	Өмнө жилийн хичээлийн агуулгыг бататгах. Машин сургалтын суурь модель гаргах код бичих.
2	Өгөгдлийн цэвэрлэгээ	Машин сургалтын урьдчилан боловсруулалт үе шат болон түүний ач тус, өгөгдлийг цэвэрлэх аргуудын талаар суралцаж, хэрэгжүүлэх.
3	Өгөгдлийн хувиргалт	Машин сургалтын урьдчилан боловсруулалтын өгөгдлийг хувиргах аргуудын талаар суралцаж, хэрэгжүүлэх.
4	Дасгал ажил	Бодит өгөгдлийн санг цэвэрлэж, хувиргах код бичих.
5	Удирдлагатай машин сургалтын алгоритмууд	Удирдлагатай машин сургалтын алгоритмуудыг бодитоор ашиглаж, турших байдлаар тэдгээрийн онцлог болон ялгааг суралцах.
6	Моделийн үнэлгээ	Машин сургалтын моделийн үнэлгээний аргачлалын талаар суралцаж, өмнө гарсан моделиудыг үнэлэх.
7	Дасгал ажил	6-р долоо хоног хүртэл суралцсан техникүүдийг ашиглан тоон өгөгдлийн сан дээр машин сургалт явуулж, моделио сайжруулах.
8	Явцын шалгалт	Явцын шалгалт
9	Моделийн алдаа тооцоолол	Машин сургалтын моделийн алдаа тооцооллын аргачлалын талаар суралцаж, өмнө гарсан моделиудыг үнэлэх.
10	Модель сонголт	Энэ хүртэл судалсан агуулга дээр үндэслэн өгөгдлийн санд тохирсон үнэлгээ өндөр моделийг гаргаж авах, сонгох дадлага хийх.
11	Удирдлагагүй машин сургалт	Удирдлагагүй машин сургалт болон түүний хэрэглээ, ач холбогдол, түүгээр хэрэгжсэн бүтээлүүдтэй танилцах. Туршилтаар дамжуулан удирдлагатай машин сургалт болон удирдлагагүй машин сургалтын ялгааг ойлгох.
12	Бүлэглэл(Clusting)	Удирдлагагүй машин сургалтын бүлэглэлийн төрлийн онцлогийг ойлгож, түүнийг хэрэгжүүлэх.
13	K-Means алгоритм	Удирдлагагүй машин сургалтын K-Means алгоритмын зарчим, онцлог, аргачлал, ашиглах хэлбэр зэргийн талаар суралцаж, K-Means алгоритмаар зурган болон тоон өгөгдлийг бүлэг код бичих.
14	PCA алгоритм	Удирдлагагүй машин сургалтын PCA алгоритм, түүний онцлог, ашиглах хэлбэр зэргийг суралцаж, PCA алгоритм ашиглан өгөгдлийн онцлог шинж чанарыг бууруулах код бичих.
15	Дасгал	Өөрсдийн сонирхсон өгөгдлийн санг ашиглан удирдлагагүй машин сургалт явуулах.
16	Бататгал	Оюутан нэг бүрээс машин сургалтын төрөл, тэдгээрийн ялгаа, онцлог, хэрэгжүүлэх хэлбэр зэргийг амаар асуух.
17

Хичээлийн зорилт

1	Урьдчилан боловсруулалт, удирдлагатай машин сургалтын алгоритм, моделийн үнэлгээ, алдаа тооцоолол болон модель сонголтын аргачлалыг суралцаж, тэдгээрийг бодит өгөгдөл дээр хэрэгжүүлэх чадварыг эзэмших.
2	Удирдлагагүй машин сургалт, түүний алгоритмуудын онцлог, ашиглах зориулалтыг ойлгож, K-Means болон PCA зэрэг аргыг өгөгдөл дээр хэрэгжүүлэх чадварыг эзэмших.
3
4

RUBRIC үнэлгээ

	Бүрэн эзэмшсэн түвшин (А,В)	Стандарт түвшин (C,D )	Зорилтыг биелүүлээгүй түвшин (F)
Зорилт 1	Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, удирдлагатай машин сургалтын алгоритм, моделийн үнэлгээ ба сонголтыг бодит өгөгдөл дээр оновчтой хэрэгжүүлж, үр дүнг зөв тайлбарладаг.	Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, удирдлагатай машин сургалтын үндсэн алгоритм болон моделийн үнэлгээг зааврын дагуу хэрэгжүүлж чаддаг.	Урьдчилсан боловсруулалт, удирдлагатай машин сургалтын алгоритм болон моделийн үнэлгээг зөв хэрэгжүүлж чаддаггүй.
Зорилт 2	K-Means, PCA зэрэг удирдлагагүй машин сургалтын аргыг өгөгдөлд тохируулан зөв сонгож, оновчтой хэрэгжүүлэн үр дүнг тайлбарлаж чаддаг.	K-Means, PCA зэрэг удирдлагагүй машин сургалтын үндсэн аргыг энгийн өгөгдөл дээр хэрэгжүүлж чаддаг.	Удирдлагагүй машин сургалтын үндсэн аргуудыг ойлгож, хэрэгжүүлж чаддаггүй.
Зорилт 3
Зорилт 4

Үнэлгээний задаргаа

	Өөрийгөө илэрхийлэх	Идэвхи	Даалгавар	Явцын шалгалт	Улирлын шалгалт	Нийт
Нийлбэр үнэлгээ		10	30	30	30	100
Суурь чадвар		5	15	15	15	50
Мэргэшсэн чадвар		5	15	15	10	45
Салбар бүрийн өргөн мэдлэг		0	0	0	5	5

Сургалтын хөтөлбөрийн бодлогын зорилт	(2), (3), (4), (5)
Тэнхмийн сургалтын хөтөлбөрийн бодлогын зорилт	(1), (2), (3), (4)

Сурах бичиг	Andress C.Muller(著者), Sarah Guido(著者), 中田秀基(訳者), Pythonではじめる機械学習-scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎、株式会社オラーリー・ジャパン, 2018年
Санал болгох ном	①斎藤康毅,ゼロから作るDeep Learning – Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装,株式会社オーム
Хичээл явуулах хэлбэр	Хичээлийг семинар хэлбэрээр явуулна.
Хичээлийн холбоос	Хиймэл оюун ба пайтон
Оюутан бэлтгэх зүйл	Семинар тэмдэглэх дэвтэр, үзэг, харандаа, хичээлийн классрүүмлүү орж бие даалт болон хичээлийн материалыг үзэх.
Бие дааж сурах заавар	Хичээл дээр заасан агуулгыг давтан үзэж, заасан дасгал ажлыг давтах.
Оффисийн цаг	7:50-16:00
Бусад

Great stories have a personality. Consider telling a great story that provides personality. Writing a story with personality for potential clients will assist with making a relationship connection. This shows up in small quirks like word choices or phrases. Write from your point of view, not from someone else's experience.

Great stories are for everyone even when only written for just one person. If you try to write with a wide, general audience in mind, your story will sound fake and lack emotion. No one will be interested. Write for one person. If it’s genuine for the one, it’s genuine for the rest.