# Порядок сдачи лабораторных ---------------------------- Для выполнения лабораторных работ требуется сначала установить на свой компьютер Python 3.10. Скачать можно [здесь](https://www.python.org/downloads/) Далее требуется установить Jupyter Notebook, гайд [здесь](https://jupyter.org/install). Для windows: - Нажать win+R - Напечатать во всплывшем окне cmd - В появившейся консоли ввести pip install jupyterlab или pip install notebook - Для того чтобы открыть jupyter в консоли вводим jupyter-lab или jupyter-notebook в зависимости от предыдущего шага Так же можно это сделать через PowerShell: - открыть его через поиск по программам или нажав в проводнике (любая папка) на пустое место с зажатой клавишей Shift, найти строчку "открыть окно PowerShell здесь" и нажать - Повторить последние два пункта из варианта выше ## Лабораторная №1 ### Базовый Python Будут рассмотрены типы данных, операторы, функции, классы и их применение в языке и примеры задач. Ссылка на лабораторную работу: https://github.com/kvvik/DL_Course_SamU/blob/master/1147/lab_1.ipynb ## Лабораторная №2 ### Практические задачи Python Будут представлены для самостоятельного решения задачи: - Работа со строками - Работа со списками - Создание функций для решения задач - Создание классов Ссылка на лабораторную работу: ## Лабораторная №3 ### Введение в numpy, pyplot, pandas Будут рассмотрены кейсы применения данных модулей. Pandas как альтернатива маленьким БД и работе в excel. Графическое представление данных. Ссылка на лабораторную работу: ## Лабораторная №4 ### Практические задачи numpy, pyplot, pandas Будут представлены для самостоятельного решения задачи: - Создание матриц заданной размерности и работа с ними - Генерация псевдослучайных последовательностей - Работа с данными в Pandas - Графическое представление данных Ссылка на лабораторную работу: ## Лабораторная №5 ### Введение в ML (sklearn) в разработке... ## Лабораторная №6 ### Практические задачи ML (sklearn) в разработке... ## Лабораторная №7 ### Введение в DL (pytorch) в разработке... ## Лабораторная №8 ### Практические задачи DL (pytorch) в разработке...