Petr Čermák - scientific researcher ·

Zatím proběhly tyto přednášky, obecné informace naleznete v Info o kurzu.

1. lekce - úvodní hodina:

Úvodní informace
Podmínky získání zápočtu
Testování znalostí

2. lekce - Gitlab, CI/CD:

Úvod do verzování
Automatické skripty v gitlabu
1. domácí úkol

3. lekce - Notebooky:

Pythoní okénko, Regexp, Pandas
Jupyter notenbook
Quarto
Bonusový domácí úkol

4. lekce - Cvičení, notebooky:

Fitovaní v pythonu (minuit)
pandas
matplotlib, plotly

5. lekce - Úvod to OpenCV:

Open CV obecně
Hledání objektů
Zdrojová data
2. domácí úkol

6. lekce - OpenCV podruhé:

Barevné prostory
Detekce objektů (haar)
Cvičení na opencv

7. lekce - Computer Vision pomocí AI:

CPU vs. GPU
Klasifikace objektů
YOLO

8. lekce - Gaussovské procesy, Bayesovská optimalizace:

Krátký úvod do použité statistiky
Knihovna sklearn
Knihovna GPy, GPyOpt

9. lekce - Physbo:

Opakování
Knihovna Physbo
Cvičení - soubor physbo-training.ipynb

10. lekce - Machine learning:

supervised vs. unsupervised learning
neuronové sítě
Soubory ke cvičení:

11. lekce - Robot Operating System (ROS):

představení frameworku
obecný popis architektury a komunikačního protokolu
Soubory ke cvičení:
- cvičení

12. lekce - Open data, F.A.I.R.:

Zásady F.A.I.R.
Popisování dat pomocí skriptů
Ukládání dat pro další generace
Vyhodnocení domácích úkolů
Soubory ke cvičení:
- cvičení