Syllabus del curso IIC2115 - Programación como Herramienta para la Ingeniería 2022/I

Related tags

Deep LearningSyllabus
Overview

IIC2115 - Programación como Herramienta para la Ingeniería

Videos y tutoriales

  1. Tutorial CMD
  2. Tutorial Instalación Python y Jupyter
  3. Tutorial de git-GitHub

Evaluación

  1. Las evaluaciones serán efectuadas por medio de laboratorios y participación en clases. Se calculará la nota del curso N como:

    N = 0,8 x L + 0,2 x P

    Donde L el promedio de los laboratorios y P es la nota de participación.

Calendario

Capítulo 0
Instancia Fecha Recursos
Cátedra Lunes 07/03 Slides
Capítulo 1
Instancia Tópico Fecha Recursos
Cátedra parte a POO Lunes 14/03 Slides - Material - Ejercicio - Ticket
Ayudantía parte a POO Jueves 17/03 Slides - Código
Cátedra parte b Estructuras de datos Lunes 21/03 Slides - Material - Ejercicio - Ticket
Ayudantía parte b Estructuras de datos Jueves 24/03 Slides - Código
Laboratorio 1 Lunes 28/03 a Lunes 04/04 Enunciado - Ticket - Solución
Capítulo 2
Instancia Tópico Fecha Recursos
Cátedra parte a Análisis y visualización de datos Lunes 11/04 Slides - Ejemplos - Material - Ejercicio - Ticket
Ayudantía parte a Análisis y visualización de datos - Slides - Código
Cátedra parte b Modelos predictivos Lunes 18/04 Slides - Material - Ejercicio - Ticket
Ayudantía parte b Modelos predictivos Jueves 21/04 Slides - Código
Laboratorio 2 Lunes 25/04 a Lunes 02/05 Enunciado
Capítulo 3
Instancia Tópico Fecha Recursos
Cátedra parte a Datos geoespaciales y SIG Lunes 09/05 Notebooks - Slides - Ejemplos - Ejercicios - Ticket
Ayudantía parte a Datos geoespaciales y SIG Jueves 12/05 Slides - Código
Cátedra parte b Use de redes/grafos Lunes 16/05 Slides - Material - Ejercicio - Ticket
Ayudantía parte b Uso de redes/grafos Jueves 19/05 Slides - Código
Laboratorio 3 Enunciado

Notas

Las notas oficiales se irán actualizando en Canvas.

Entregas atrasadas de laboratorios

Tienen hasta 12 horas después de la hora de entrega de los laboratorios para llenar este formulario con los datos del commit que desean que sea revisado, en caso que no se llene el form dentro del plazo se revisará el último commit (de la carpeta LX correspondiente) dentro del plazo de entrega.

Recorrección

Si quiere recorregir, contará con una semana desde que se publica el feedback en su repositorio (a menos que se avise otro plazo de forma oficial), es decir, si el feedback se publica un lunes (entre las 0:00 y 23:59) tendrá plazo hasta el próximo lunes a las 23:59.

  • Solo puede mandar a recorregir por este formulario.
  • No se aceptarán correos para solicitar recorrección ni solicitudes fuera de plazo.
  • Sea explícito en lo que desea recorregir, brindando los argumentos correspondientes. Solicitudes del tipo "Revisar todo nuevamente", o "Debiera tener mayor puntaje" no serán consideradas.
  • Tenga en cuenta que al recorregir su nota puede subir, bajar o mantenerse.
  • El profesor/ayudante que revise su solicitud tiene la facultad de modificar puntaje en apartados no solicitados por el alumno.
  • La calificación obtenida luego de la recorrección no es apelable, la nota se actualizará en la planilla oficial y se publicará otro feedback respecto a la recorrección en las issues de su repositorio privado.

Contacto

El correo del curso es: [email protected]. Aquí pueden enviar sus inquietudes sobre el desarrollo del curso. Solicitudes de recorrección pedidas a través de este medio no serán consideradas.

Foro

La página de Issues se utilizará como foro para preguntas.

Otros Semestres

Aalto-cs-msc-theses - Listing of M.Sc. Theses of the Department of Computer Science at Aalto University

Aalto-CS-MSc-Theses Listing of M.Sc. Theses of the Department of Computer Scienc

Jorma Laaksonen 3 Jan 27, 2022
A fast, dataset-agnostic, deep visual search engine for digital art history

imgs.ai imgs.ai is a fast, dataset-agnostic, deep visual search engine for digital art history based on neural network embeddings. It utilizes modern

Fabian Offert 5 Dec 14, 2022
Dynamics-aware Adversarial Attack of 3D Sparse Convolution Network

Leaded Gradient Method (LGM) This repository contains the PyTorch implementation for paper Dynamics-aware Adversarial Attack of 3D Sparse Convolution

An Tao 2 Oct 18, 2022
Minimal deep learning library written from scratch in Python, using NumPy/CuPy.

SmallPebble Project status: experimental, unstable. SmallPebble is a minimal/toy automatic differentiation/deep learning library written from scratch

Sidney Radcliffe 92 Dec 30, 2022
JUSTICE: A Benchmark Dataset for Supreme Court’s Judgment Prediction

JUSTICE: A Benchmark Dataset for Supreme Court’s Judgment Prediction CSCI 544 Final Project done by: Mohammed Alsayed, Shaayan Syed, Mohammad Alali, S

Smit Patel 3 Dec 28, 2022
FasterAI: A library to make smaller and faster models with FastAI.

Fasterai fasterai is a library created to make neural network smaller and faster. It essentially relies on common compression techniques for networks

Nathan Hubens 193 Jan 01, 2023
Pytorch implementation of ProjectedGAN

ProjectedGAN-pytorch Pytorch implementation of ProjectedGAN (https://arxiv.org/abs/2111.01007) Note: this repository is still under developement. @InP

Dominic Rampas 17 Dec 14, 2022
RGBD-Net - This repository contains a pytorch lightning implementation for the 3DV 2021 RGBD-Net paper.

[3DV 2021] We propose a new cascaded architecture for novel view synthesis, called RGBD-Net, which consists of two core components: a hierarchical depth regression network and a depth-aware generator

Phong Nguyen Ha 4 May 26, 2022
Interactive web apps created using geemap and streamlit

geemap-apps Introduction This repo demostrates how to build a multi-page Earth Engine App using streamlit and geemap. You can deploy the app on variou

Qiusheng Wu 27 Dec 23, 2022
ObjectDetNet is an easy, flexible, open-source object detection framework

Getting started with the ObjectDetNet ObjectDetNet is an easy, flexible, open-source object detection framework which allows you to easily train, resu

5 Aug 25, 2020
Neural network for stock price prediction

neural_network_for_stock_price_prediction Neural networks for stock price predic

2 Feb 04, 2022
Official Pytorch Implementation of: "ImageNet-21K Pretraining for the Masses"(2021) paper

ImageNet-21K Pretraining for the Masses Paper | Pretrained models Official PyTorch Implementation Tal Ridnik, Emanuel Ben-Baruch, Asaf Noy, Lihi Zelni

574 Jan 02, 2023
The world's simplest facial recognition api for Python and the command line

Face Recognition You can also read a translated version of this file in Chinese 简体中文版 or in Korean 한국어 or in Japanese 日本語. Recognize and manipulate fa

Adam Geitgey 46.9k Jan 03, 2023
Official PyTorch Implementation of Mask-aware IoU and maYOLACT Detector [BMVC2021]

The official implementation of Mask-aware IoU and maYOLACT detector. Our implementation is based on mmdetection. Mask-aware IoU for Anchor Assignment

Kemal Oksuz 46 Sep 29, 2022
Implementation of the Paper: "Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks for Graph Classification" by Tuan Le, Marco Bertolini, Frank Noé and Djork-Arné Clevert

Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks (PHC-GNNs) PHC-GNNs (Le et al., 2021): https://arxiv.org/abs/2103.16584 PHM Linear Layer Illustration

Bayer AG 26 Aug 11, 2022
[CVPR'22] Official PyTorch Implementation of Collaborative Transformers for Grounded Situation Recognition

[CVPR'22] Collaborative Transformers for Grounded Situation Recognition Paper | Model Checkpoint This is the official PyTorch implementation of Collab

Junhyeong Cho 29 Dec 10, 2022
Inference code for "StylePeople: A Generative Model of Fullbody Human Avatars" paper. This code is for the part of the paper describing video-based avatars.

NeuralTextures This is repository with inference code for paper "StylePeople: A Generative Model of Fullbody Human Avatars" (CVPR21). This code is for

Visual Understanding Lab @ Samsung AI Center Moscow 18 Oct 06, 2022
Enhancing Knowledge Tracing via Adversarial Training

Enhancing Knowledge Tracing via Adversarial Training This repository contains source code for the paper "Enhancing Knowledge Tracing via Adversarial T

Xiaopeng Guo 14 Oct 24, 2022
Nerf pl - NeRF (Neural Radiance Fields) and NeRF in the Wild using pytorch-lightning

nerf_pl Update: an improved NSFF implementation to handle dynamic scene is open! Update: NeRF-W (NeRF in the Wild) implementation is added to nerfw br

AI葵 1.8k Dec 30, 2022
Reinforcement Learning for Portfolio Management

qtrader Reinforcement Learning for Portfolio Management Why Reinforcement Learning? Learns the optimal action, rather than models the market. Adaptive

Angelos Filos 406 Jan 01, 2023