https://github.com/kdduha/cs102
Assignments to "Introduction to Python" ITMO 45.03.04 "AI systems in arts and humanities"
https://github.com/kdduha/cs102
algorithms api ml oop python
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
Assignments to "Introduction to Python" ITMO 45.03.04 "AI systems in arts and humanities"
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kdduha/cs102
- Owner: kdduha
- Created: 2022-10-19T14:44:40.000Z (over 3 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2023-08-17T10:19:38.000Z (almost 3 years ago)
- Last Synced: 2025-04-04T03:42:42.091Z (about 1 year ago)
- Topics: algorithms, api, ml, oop, python
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 1.91 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# cs102
Здесь находятся все лабы за 1-ый и 2-ой семестр предмета **"Программирование"** ОП ИТМО 45.03.04 "Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере" 2022/2023.
Бо́льшая часть лаб *(кроме 8-ой на vk-api)* закрыта на макисмально возможный балл.
**Warning**: используйте на свой страх и риск, бездумное копирование материалов карается незакрытием предмета и отсуствием понимания происходящего в будущем *(также запрещено к использованию участникам Мегабаттла ИТМО)*
___
#### homework00 - настройка рабочего окружения
Максмально примитивный калькулятор, не умеющий парсить строки выражений.
#### homework01 - алгоритмы шифрования
Реализация наивных алгоритмов шифрования Цезаря, Виженера, RSA.
#### homework02 - решатель судоку
Реализация в консоли игры в судоку, случайной генерации уровня и алгоритма авторешения.
#### homework03 - лабиринт
Генерация и обход лабиринта в консоли через алгоритм Дейкстры.
#### homework04 - игра "Жизнь"
GUI, ООП, реализация игры в pygame со случайной генерацией уровня, возможностью расставления клеток и паузы в любой в момент.
#### homework05 - Octobot
Телеграм-бот, парсящий google-таблицу с дедлайнами по учебе и дающий возможности корректирования таблицы. Работа с API телеграма и немного web.
#### homework06 - дескрептивный анализ данных
Статистический анализ датасета на Python и R, работа с pandas и matplotlib, seaborn.
#### homework07 - персонализация новостной ленты
Введение в ML, реализация Наивного Байеса для двух классов (ООП), парсинг новостных сайтов через BeatifulSoup, хранение данных в своей SQL базе + простенький сайт своей ленты рекомендации на html шаблоне *(с возможностью сортировки новостей по личным интересам через задачу классификации)*.
#### homework08 - работа с API Вконтакте
API ВК, парсинг друзей и сообществ, построение графа знакомств и реализация небольшого предсказателя знакомых.
#### homework09 - линейная регрессия
Реализация простой линейной регрессии для одного признака с нуля на NumPy с градиентным бустингом, написание алгоритмов нормализации MinMaxScaler и StandartScaler, а также метрик R2 и RMSE. Обучение своей модели на датасете, визуализация loss-функции и изменения метрик + сравнение своей версии со sklearn вариантом.