General
Predavatelj: Blaž Zupan (blaz.zupan@fri.uni-lj.si)
Asistenta: Marko Toplak (marko.toplak@fri.uni-lj.si)
Izvajanje predmeta se prične v sredo, 7. oktobra, 2020. O načinu izvajanja boste obveščeni pred prvimi predavanji.
Vaje pri predmetu bodo kombinacija konzultacij in (po potrebi) kratkih tečajev o praktičnih temah, ki bodo povezane z izvedbo domačih nalog. Govorilne ure so na voljo ob predhodnem dogovoru preko e-pošte.
Ocenjevanje: Ocena predmeta je sestavljena iz ocen domačih nalog in pisnega izpita. Pozitivna ocena domačih nalog (študent je zbral več kot 60% možnih točk) je pogoj za pristop k izpitu. Ocena predmeta je pozitivna, če je pozitivna tako ocena domačih nalog kot pisnega izpita (zbranih več kot 60% možnih točk pri domačih nalogah in več kot 60% možnih točk pri izpitu). Bonusi iz domačih nalog se ne prenašajo na pisni izpit (in obratno). Združena ocena domačih nalog in izpita v odstotnih točkah, kjer je DN ocena domačih nalog in I ocena izpita v odstotnih točkah se izračuna po enačbi: ocena [odstotne točke] = max( min(DN+15, I), min(DN, I+15) ). Primer: 85% točk iz domačih nalog, 65% iz izpita, ocena je 80%. Še en primer: pisni izpit 90%, domače naloge 65%, ocena je 80%. Zaokrožene odstotne točke (celo število) se prevedejo v končno oceno pri predmetu: do 60 točk -> ocena 5, od 61 do 68 -> 6, od 69 do 76 -> 7, od 77 do 84 -> 8, od 85 do 92 -> 9, od 93 -> 10. Vpis ocene bo potekal v izpitnem obdobju hkrati z ustnim izpitom, ki bo na voljo za vse, ki bi radi spremenili oceno.
Domače naloge: Poročila o domačih nalogah so napisana v LaTeXu (predloga, primer). Domače naloge imajo rok. Za vsak dan zamude se ocena množi z 0,9. Primer: študent je za nalogo, ki jo je oddal dva in pol dni po roku, prejel 75 točk. Končna ocena naloge je 75*(0,9^3) = 54,7 točk. Naloge je obvezno oddati vsaj sedem dni po roku, po tem se šteje naloga ko neopravljena (0 točk). Domačo nalogo pripravite skrbno: za površno napisano poročilo ali neskrbno strukturirano vam lahko odštejemo do 10%. Predvidoma boste imeli od šest domačih nalog, ki bodo enakomerno razporejene po semestru. Prva domača naloga bo predstavljena že na prvem predavanju. Naloge morajo biti vaše delo, v kolikor odkrijemo prepisovanje dobita tako avtor kot prepisovalec negativne točke, ki so po absolutni vrednosti enake maksimalnim možnim točkam za to nalogo.
Literatura
- zapiski predavatelja
- dodatna gradiva, objavljena na tej spletni strani
Priporočena dodatna gradiva in tečaji (neobvezno, a za vsa radovedne):
- Janez Demšar (2009) Python za programerje. Knjiga, namenjena tem, ki že znajo programirati v kakem drugem jeziku. Kdor ima raje verzijo na papirju, jo lahko kupi pod menzo za ceno cca dveh kosil v menzi.
- Luciano Ramalho (2015) Fluent Python, O'Reilly Media. Lahko tudi Early Release 2014, ki je bil nekaj časa prosto dostopen na webu. Debela bukla, skoraj enciklopedija, a s super primeri
in triki.
- Tečaji s področij strojnega učenja, analize podatkov, nevronskih mrež dostopni na raznih MOOCih.
Primeri izpitov:
- izpiti iz prejšnjih let (stari izpiti vsebujejo tudi naloge s področja podpore odločanja, ki ga v predmetu več ne obravnavamo)
- priporočeno razvijalno okolje za Python
Domače naloge