# AI Olimpiák felkészítő programja

## Modul 1: Október-November: basics of DL
* [DL] pytorch intro
* [DL] numerical computing, tensor computing
* [DL] optimization, optimizers
* [DL] basic MLP, Weights&Biases
* [matek] LinAlg 1: alapok, dot product, matrix multiplication, cosine similarity
* [matek] ML 1: Supervised learning: cross-validation, overfitting, hyperparameter tuning
* [matek] ML 2: squared loss, cross entropy

**Első kaggle contest**
**Első elméleti teszt**

## Modul 2: December-Január: Computer Vision
* [DL] Convolution intro
* [DL] ResNet, torchvision, pretrained
* [DL] Simple Self-Supervised Learning
* [DL] Generative models
* [matek] LinAlg 2: Linear Regression
* [matek] Linalg 2: Principal Components Analysis
* [matek] ML 3: ensembles
* [matek] ML 3: k-means

**Második kaggle competition**
**Második matek teszt**

## Modul 3: Február-Március: NLP-Transformers
* [DL] Sequence Modeling, RNNs
* [DL] Seq2Seq, AR Modeling, Masked LM
* [DL] Attention, Transformers
* [DL] Language Modeling
* [matek] LinAlg 4: kernel trick
* [matek] Linalg 5: kernel trick
* [matek] RL 1: basics
* [matek] RL 2: *Q-learning

**Harmadik kaggle**
**Harmadik matek teszt**

## Válogatóverseny (Egyéni) Április

## Csapatépítés: Május-Június

## IOAI Take-Home Július