Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2017/18 sügis
  3. Tehisnärvivõrgud (LTAT.02.001)
EN
Logi sisse

Tehisnärvivõrgud 2017/18 sügis

  • Main
  • Timetable
  • Practices
  • Projects
  • Resources

Practices

NB! Late submissions accepted until 30.11 at 23.59

To upload your solution choose the homework task from the drop menu below. Notice that two files should be submitted. Theory questions should be submitted under "Homework{N}:theory" as a .pdf file. Coding tasks should be submitted as a .zip(.tar or other) package that contains all relevant files under "Homework{N}:{task name}".

The deadline for the homeworks is on Wednesday of the following week at 6AM (in the early morning).

1. Homework 1: k-Nearest Neighbor classifier
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
2. Homework 2: Implementing a Softmax classifier
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
3. Homework 3: Two-Layer Neural Network
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
4. Homework 4: Fully-connected Neural Network
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
5. Homework 5: Convolutional Networks
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
6. Homework 1: theory
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
7. Homework 2: theory
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
8. Homework 3: theory
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
9. Homework 4: theory
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
10. Homework 5: theory
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
11. Homework 6: Keras
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
12. Homework 6: Theory
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
13. Homework 7: Text with Keras
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
14. Project Checkpoint 1
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
15. Second checkpoint - Inro and Background
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
16. Final Report
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi kursuste läbiviimist toetavad järgmised programmid:
euroopa sotsiaalfondi logo