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1 | Date | Tue | Thur | |||||||||||||||||||||||
2 | 9/12 | Lecture: Intro & Linear Algebra | Lecture: Probability & Info Theory | |||||||||||||||||||||||
3 | 9/19 | Lecture: Numerical Optimization | Quiz (From Linear Algebra to Numerical Optimization) | |||||||||||||||||||||||
4 | 9/26 | Lecture: Learning Theory and Regularization | No Lecture (Teachers' day) | |||||||||||||||||||||||
5 | Data Exploration & PCA (Bonus Lab)、Decision Trees & Random Forest (Bonus Lab) Perceptron & Adaline (Bonus Lab)、Regression (Bonus Lab) | |||||||||||||||||||||||||
6 | 10/3 | Lecture: Probabilistic Models | No Lecture (Class Cancelled) | |||||||||||||||||||||||
7 | 10/10 | No Lecture (National Day) | Lab: Regularization (Ridge, LASSO, RANSAC) | |||||||||||||||||||||||
8 | Competition 1: Text Feature Engineering | |||||||||||||||||||||||||
9 | 10/17 | Lecture: Neural Networks: Design | Lab: Tensorflow 101 (Tutorial, No assignment) | |||||||||||||||||||||||
10 | Lab: Logistic Regression, Metrics | |||||||||||||||||||||||||
11 | Suggested Reading: Lecture 7 & 8 SVMs & Scikit-Learn Pipelines (Bonus Lab)、CV & Ensembling (Bonus Lab) | |||||||||||||||||||||||||
12 | 10/24 | Lecture: Neural Networks: Optimization & Regularization | Lab: Word2Vec | |||||||||||||||||||||||
13 | 10/31 | Lecture: Convolutional Neural Networks | Competition 1: Show Off | |||||||||||||||||||||||
14 | Lab: Convolutional Neural Networks & Data Pipelines | |||||||||||||||||||||||||
15 | 11/7 | Lecture: Convolutional Neural Networks | Lab: Visualization, Style Transfer & Save and Load Models | |||||||||||||||||||||||
16 | Competition 2: Object Detection | |||||||||||||||||||||||||
17 | 11/14 | Lecture: Recurrent Neural Networks & Transformers | Lab: Seq2Seq & Attention & Machine Translation | |||||||||||||||||||||||
18 | 11/21 | Lecture: Recurrent Neural Networks & Transformers | Lab: Image captioning | |||||||||||||||||||||||
19 | 11/28 | Lecture: Unsupervised Learning & Generative AI | Lab: Autoencoders & GANs | |||||||||||||||||||||||
20 | Competition 3: Reverse Image Captioning | |||||||||||||||||||||||||
21 | 12/5 | Lecture: Unsupervised Learning & Generative AI | Competition 2: Show Off | |||||||||||||||||||||||
22 | 12/12 | Lecture: Reinforcement Learning | Lab: Diffusion Models (Bonus Lab) | |||||||||||||||||||||||
23 | 12/19 | Lecture: Deep Reinforcement Learning | Lab: Q-learning | |||||||||||||||||||||||
24 | 12/26 | Application: Neural Search and Recommender Systems | Lab: DQN & Policy Gradient | |||||||||||||||||||||||
25 | 1/2 | Final (From Learning Theory to Deep RL) | Competition 3: Show Off | |||||||||||||||||||||||
26 | Competition 4: Recommender Systems | |||||||||||||||||||||||||
27 | 1/9 | No Lecture | No Lecture | |||||||||||||||||||||||
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29 | Competition 4: Show Off | |||||||||||||||||||||||||
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