Kursöversikt

Välkommen!

Alla föreläsningar tar plats på zoom och kursen är 100% distans:

Join Zoom Meeting
https://gu-se.zoom.us/j/66551109350?pwd=elF2YXVoRnhJNUVjUTdJdEh6bGZFQT09

Meeting ID: 665 5110 9350
Passcode: python123

Föreläsningarna spelas in och laddas upp på GU-play så att ni enkelt kan se dessa i efterhand om ni missar tillfället.

OBS annan länk för Programmeringsstugorna:

Join Zoom Meeting

https://gu-se.zoom.us/j/68813761252?pwd=TkRvRHh2RmpUWlR0MTErdW5KZGw2dz09

Meeting ID: 688 1376 1252
Passcode: python123

Under programmeringsstugorna är tanken att ni ska kunna ställa frågor och få hjälp (främst rörande era laborationer). Vi använder breakout-rooms och hjälp sker individuellt.

Föreläsningar

Föreläsning 1 - Grundläggande Python syntax Tisdag 28/1  17.15-20.00

LFY031_V25.pdf

mentimeter_intro.pdf
Inspelning

Programmeringsstuga Tisdag 11/2 17.15-19:00
Föreläsning 2 - Python syntax forts. + arbeta med data Tisdag 18/2 17.15-19.00 Inspelning
Programmeringsstuga Tisdag 4/3 17.15-19:00

 

Föreläsning 3 - Visualisering (matplotlib, pandas m.m) Tisdag 11/3 17.15-20.00 Inspelning
Programmeringsstuga Tisdag 25/3 17.15-19:00

 

Föreläsning 4 - Python på egen dator och skriva program Tisdag 1/4 17.15-20.00 Inspelning
Programmeringsstuga Tisdag 15/4 17.15-19:00

 

Föreläsning 5 - Artificiell intelligens och tillämpningar Tisdag 22/4 17.15-20.00

Inspelning

LFY031 V25 AI.pdf

Programmeringsstuga/projekthjälp Tisdag 6/5 17.15-19:00

 

Föreläsning 6 - Forts. artificiell intelligens + felhantering och struktur av kod Tisdag 13/5 17.15-20.00 Inspelning
Programmeringsstuga/projekthjälp

Tisdag 27/5 17.15-19:00

 

Träff 7 - Projektseminarium Torsdag 5/6 17.15-20.00

Inspelning

Uppgifter

Alla uppgifter finns i kursens JupyterLab (access efter första tillfället). 

Instruktioner
Deadline
Intro & Laboration 1

På er hub finns instruktioner till Intro och Laboration 1. Dessa finner ni i var sitt folder: kursmaterial/LFY031/Intro och kursmaterial/LFY031/Laboration1.

17/2 23:59

Laboration 2

-::- kursmaterial/LFY031/Laboration2

10/3 23:59
Laboration 3 -::- kursmaterial/LFY031/Laboration3 31/3 23:59
Laboration 4

 -::- kursmaterial/LFY031/Laboration4

21/4 23:59
Laboration 5

  -::- kursmaterial/LFY031/Laboration5

12/5 23:59
Projektinlämning

 Se information Projektinlämning

4/6 23:59

Kontaktuppgifter

Fredrik Skärberg, fredrik.skarberg@gu.se

Daniel Midtvedt, daniel.midtvedt@gu.se

Kursen ges av institutionen för Fysik

 

Kursens syfte

Introduktion till programming i Python med fokus på tillämpningar inom maskininlärning (AI).

Kursen berör grundläggande programmeringsbegrepp tillsammans med metoder för hantering och visualisering av olika former av data.

Med hjälp av dessa grunder kommer vi att kunna ta de första stegen mot maskininlärning som tillämpning.

https://www.python.org/static/community_logos/python-logo-master-v3-TM.png File:NumPy logo 2020.svg
Matplotlib logo — Matplotlib 3.1.0 documentation File:Pytorch logo.png

Länk till kursplanen

 

Upplägg

Kursen innehåller ett antal träffar som kommer ske digitalt. Här kommer vi gå igenom material, både teoretiskt och praktiskt, samt öva på att programmera tillsammans. Dessa träffar kompletteras med föreläsningar och övningar på distans.

Under kursen kommer det också löpande finnas ett antal projekt där verktyg och kunskap binds samman för att skapa applikationer, framförallt individuellt men också tillsammans med kurskamrater.

 

Schema

Vi ses digitalt (Zoom) ungefär var tredje vecka med start Tisdagen 28/1 17.15.

Utöver träffar innehåller kursen distansmoment så som föreläsningar, laborationer samt projekt.

 

Kurslitteratur

Föreläsningsanteckningar finns tillgängliga via uppgiftssystemet (JupyterHub) och laddas upp efter varje föreläsningstillfälle.

Vi kommer också jobba med tillgängliga resurser på nätet.

Se sidan Resurser för programmering online för externa resurser.

Python resurser

Moduler

 

Examination

Ett större individuellt projekt samt 5 inlämningsuppgifter. Inlämningsuppgifterna sker på JupyterHub och projektet lämnas in på canvas.

 

Kursansvarig/Föreläsare/Kontaktinformation
Kursansvarig:

Fredrik Skärberg, fredrik.skarberg@gu.se och Daniel Midtvedt, daniel.midtvedt@gu.se

Studieadministration och studievägledning: Se studentportalen. 

 

Studentportalen

Läs mer om att studera vid Institutionen för fysik, tentamensschema med mera på Studentportalen. 

 

Kurssammanfattning:

Kurssammanfattning
Datum Information Sista inlämningsdatum