Repositorio oficial del curso IIC2233 Programación Avanzada 🚀✨

Related tags

Deep Learningsyllabus
Overview

IIC2233 - Programación Avanzada

Evaluación

  1. Las evaluaciones serán efectuadas por medio de actividades prácticas en clases y tareas. Se calculará la nota del curso NC como:

    NC = 2/3 * T + 1/3 * AC

    Donde T es el promedio ponderado de las tareas y AC es el promedio de las actividades.

    El promedio ponderado de las tareas se calcula de la siguiente manera:

    T = ( 1xT0 + 2×T1 + 3×T2 + 3×T3 ) / 9

    El promedio de las actividades corresponderá a las 4 mejores notas entre actividades sumativas (son 4) y la nota de actividades formativas, que cuenta como una actividad sumativa más:

    AC = ((ACS1 + ACS2 + ACS3 + ACS4 + EF) - mínimo) / 4, dónde mínimo es la peor nota entre las cinco consideradas (ACS1, ACS2, ACS3, ACS4 y EF).

    La nota de actividades formativas AF toma en consideración la participación del estudiante como meta. Consta de:

    • Siete instancias de actividades formativas, donde el trabajo del estudiante será revisado superficialmente y recibirá un puntaje de cumplimiento acorde: 0 (no logrado), 0.5 (medianamente logrado) y 1 (logrado).
    • Doce controles de auto-evaluación, donde cada control será corregido automáticamente en la plataforma Canvas, y se le asignará un nivel de cumplimiento entre: no logrado (0) y logrado (0.1), según el porcentaje de logro.

    Se considerará la suma de cumplimientos (A) de las siete actividades y la suma de cumplimineto (B) de los doce controles, donde el cálculo de EF es:

    EF = 6 x (min(A; 3) + min(B; 1)) / 4 + 1, donde A es la suma de cumplimientos en actividades formativas y B es la suma de cumplimiento de los controles de auto-evaluación.

  2. Adicionalmente, para aprobar el curso el alumno debe cumplir con:

    • NC debe ser mayor o igual a 3,950
    • AC debe ser mayor o igual a 3,950
    • T debe ser mayor o igual a 3,950
  3. Si el alumno cumple con las condiciones nombradas en el punto 2, entonces NF = NC. En caso contrario, NF = min(3,9; NC)

  4. La inasistencia a alguna de las evaluaciones (actividad sumativa) se evalúa con nota 1.0.

  5. Solo será aproximada la nota final NF. El resto de las notas serán usadas con dos decimales.

  6. Las notas de todas las evaluaciónes se publicarán en esta planilla. Solo se puede acceder con cuenta UC, no se dará acceso a ninguna otra cuenta.

Recorrección

Para recorregir alguna evaluación, se publicará oportunamente un form en el que tendrán que exponer sus motivos.

No se aceptarán recorrecciones del tipo: "Creo que merezco más nota" sin que haya alguna justificación de por medio.

Entregas atrasadas

Deben contestar un form que se habilitará en el debido momento. Se recomienda revisar el documento de entregas atrasadas para más detalles.

Foro

La página de Issues se utilizará como foro para preguntas.

Semestres Anteriores

Puedes ver los syllabus de los semestres anteriores en:

Otros

Los contenidos, ayudantes, calendario, cuestionario de recorrecciones y material se encuentran en este link.

Owner
IIC2233 @ UC
IIC2233 Programación Avanzada @ Pontificia Universidad Católica de Chile
IIC2233 @ UC
[CVPR 2021 Oral] Variational Relational Point Completion Network

VRCNet: Variational Relational Point Completion Network This repository contains the PyTorch implementation of the paper: Variational Relational Point

PL 121 Dec 12, 2022
Python Implementation of Chess Playing AI with variable difficulty

Chess AI with variable difficulty level implemented using the MiniMax AB-Pruning Algorithm

Ali Imran 7 Feb 20, 2022
FedMM: Saddle Point Optimization for Federated Adversarial Domain Adaptation

This repository contains the code accompanying the paper " FedMM: Saddle Point Optimization for Federated Adversarial Domain Adaptation" Paper link: R

20 Jun 29, 2022
Official Chainer implementation of GP-GAN: Towards Realistic High-Resolution Image Blending (ACMMM 2019, oral)

GP-GAN: Towards Realistic High-Resolution Image Blending (ACMMM 2019, oral) [Project] [Paper] [Demo] [Related Work: A2RL (for Auto Image Cropping)] [C

Wu Huikai 402 Dec 27, 2022
Implementation of temporal pooling methods studied in [ICIP'20] A Comparative Evaluation Of Temporal Pooling Methods For Blind Video Quality Assessment

Implementation of temporal pooling methods studied in [ICIP'20] A Comparative Evaluation Of Temporal Pooling Methods For Blind Video Quality Assessment

Zhengzhong Tu 5 Sep 16, 2022
Generic U-Net Tensorflow implementation for image segmentation

Tensorflow Unet Warning This project is discontinued in favour of a Tensorflow 2 compatible reimplementation of this project found under https://githu

Joel Akeret 1.8k Dec 10, 2022
Exploring Simple Siamese Representation Learning

G-SimSiam A PyTorch implementation which refers to repo for the paper Exploring Simple Siamese Representation Learning by Xinlei Chen & Kaiming He Add

zhuyun 1 Dec 19, 2021
FeTaQA: Free-form Table Question Answering

FeTaQA: Free-form Table Question Answering FeTaQA is a Free-form Table Question Answering dataset with 10K Wikipedia-based {table, question, free-form

Language, Information, and Learning at Yale 40 Dec 13, 2022
Bot developed in Python that automates races in pegaxy.

español | português About it: This is a fork from pega-racing-bot. This bot, developed in Python, is to automate races in pegaxy. The game developers

4 Apr 08, 2022
The 2nd Version Of Slothybot

SlothyBot Go to this website: "https://bitly.com/SlothyBot" The 2nd Version Of Slothybot. The Bot Has Many Features, Such As: Moderation Commands; Kic

Slothy 0 Jun 01, 2022
Contains code for the paper "Vision Transformers are Robust Learners".

Vision Transformers are Robust Learners This repository contains the code for the paper Vision Transformers are Robust Learners by Sayak Paul* and Pin

Sayak Paul 103 Jan 05, 2023
1st place solution to the Satellite Image Change Detection Challenge hosted by SenseTime

1st place solution to the Satellite Image Change Detection Challenge hosted by SenseTime

Lihe Yang 209 Jan 01, 2023
BBScan py3 - BBScan py3 With Python

BBScan_py3 This repository is forked from lijiejie/BBScan 1.5. I migrated the fo

baiyunfei 12 Dec 30, 2022
Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework

ZF_UNET_224 Pretrained Model Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework Requirements Python 3.*, Keras

209 Nov 02, 2022
A big endian Gentoo port developed on a Pine64.org RockPro64

Gentoo-aarch64_be A big endian Gentoo port developed on a Pine64.org RockPro64 The endian wars are over... little endian won. As a result, it is incre

Rory Bolt 6 Dec 07, 2022
On-device speech-to-intent engine powered by deep learning

Rhino Made in Vancouver, Canada by Picovoice Rhino is Picovoice's Speech-to-Intent engine. It directly infers intent from spoken commands within a giv

Picovoice 510 Dec 30, 2022
An ML & Correlation platform for transforming disparate data points of interest into usable intelligence.

SSIDprobeCollector An ML & Correlation platform for transforming disparate data points of interest into usable intelligence. At a High level the platf

Bill Reyor 1 Jan 30, 2022
[NeurIPS 2020] Official Implementation: "SMYRF: Efficient Attention using Asymmetric Clustering".

SMYRF: Efficient attention using asymmetric clustering Get started: Abstract We propose a novel type of balanced clustering algorithm to approximate a

Giannis Daras 46 Dec 22, 2022
Repo for "Physion: Evaluating Physical Prediction from Vision in Humans and Machines" submission to NeurIPS 2021 (Datasets & Benchmarks track)

Physion: Evaluating Physical Prediction from Vision in Humans and Machines This repo contains code and data to reproduce the results in our paper, Phy

Cognitive Tools Lab 38 Jan 06, 2023
This is the code of paper ``Contrastive Coding for Active Learning under Class Distribution Mismatch'' with python.

Contrastive Coding for Active Learning under Class Distribution Mismatch Official PyTorch implementation of ["Contrastive Coding for Active Learning u

21 Dec 22, 2022