ai_learning/modules/01_python_numpy/README.md

37 lines
2.0 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Модуль 01. Python и NumPy для вычислений
Плановый срок: **недели 2–3**.
## Цели
- писать чистый Python-код для обработки данных
- понимать формы, broadcasting, типы и векторизацию NumPy
- оценивать корректность и скорость вычислений
## Предварительные знания
Пройдите модуль 00; нужны рабочее Python-окружение, базовый синтаксис Python и умение запускать тесты.
## Теория
1. [Функции, классы, итераторы, comprehensions и исключения](notes/01_python_data_model.md)
2. [Массивы NumPy: shape, axis, dtype, indexing и broadcasting](notes/02_numpy_arrays.md)
3. [Векторизация, сложность, профилирование и модульные тесты](notes/03_vectorization_testing.md)
Термины модуля: [`notes/glossary.md`](notes/glossary.md).
Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими
руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно
уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.
## Задания
- [`assignments/01_vectorization.md`](assignments/01_vectorization.md) — Векторизация расстояний
- [`assignments/02_linear_layer.md`](assignments/02_linear_layer.md) — Линейный слой с нуля
- [`assignments/03_clean_code.md`](assignments/03_clean_code.md) — Мини-библиотека метрик
## Завершение модуля
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки,
вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.