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  • DAT112 Neural Network Programming (Apr 2024)

    This six-week class will introduce neural network programming concepts, theory and techniques. The class material will begin at an introductory level, intended for those with no experience with neural networks, eventually covering intermediate-to-advanced concepts.
    

    Classes will be held, April 23 - May 30, Tuesdays and Thursdays, 11:00am - 12:00pm.

    Format: Virtual

    Teacher: Erik Spence

    Start date: 23 Apr 2024

    End date: 30 May 2024

    Data Science Credits: 16

    Events:

    DAT112: Lecture 1 - Tuesday, 23 April, 11:00 AM » 12:00 PM

    DAT112: Lecture 2 - Thursday, 25 April, 11:00 AM » 12:00 PM

    DAT112: Lecture 3 - Tuesday, 30 April, 11:00 AM » 12:00 PM

    A full list of course events can be found here.
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    Forum

    Announcements Forum

• Lectures
  • • 1. Introduction
      • intro_I.pdf
      • lecture1_code.tar.gz
  • • 2. Neural networks
      • intro_II.pdf
      • lecture2_code.tar.gz
      • mnist.pkl.gz
  • • 3. Frameworks
      • frameworks.pdf
      • lecture3_code.tar.gz
  • • 4. Convolutional neural networks
      • CNNs.pdf
      • lecture4_code.tar.gz
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    Fichier

    5. Image classification Fichier
  • • 6. Variational autoencoders
      • MNIST_VAE.mpg
      • mnist_vae.py
      • VAEs.pdf
  • • 7. Generative adversarial networks
      • GANs.pdf
      • MNIST_gan.mpg
      • MNIST_gan.py
  • • 8. Diffusion models
      • DM.pdf
      • lecture8_code.tar.gz
  • • 9. Graph neural networks
      • GNNs.pdf
      • lecture9_code.tar.gz
  • • 10. Recurrent neural networks
      • lecture10_code.tar.gz
      • RNNs.pdf
  • • 11. Sequence-to-sequence networks
      • lecture11_code.tar.gz
      • S2S.pdf
  • • 12. Attention networks
      • Attention.pdf
      • lecture12_code.tar.gz

• Recordings
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    Fichier

    1. Introduction Fichier
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    2. Neural networks Fichier
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    3. Frameworks Fichier
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    4. Convolutional neural networks Fichier
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    5. Image classification Fichier
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    Fichier

    6. Variational autoencoders Fichier
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    Fichier

    7. Generative adversarial networks Fichier
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    Fichier

    8. Diffusion models Fichier
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    Fichier

    9. Graph neural networks Fichier
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    Fichier

    10. Recurrent neural networks Fichier
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    11. Sequence-to-sequence networks Fichier
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    Fichier

    12. Attention networks Fichier

• Assignments
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    Devoir

    Assignment 1 Devoir

    Ouvert le : jeudi 2 mai 2024, 11:30

    À rendre : jeudi 9 mai 2024, 23:59
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    Devoir

    Assignment 2 Devoir

    Ouvert le : mercredi 15 mai 2024, 00:00

    À rendre : jeudi 23 mai 2024, 23:59
  • 

    Devoir

    Assignment 3 Devoir

    Ouvert le : mardi 28 mai 2024, 11:00

    À rendre : mardi 4 juin 2024, 23:59