VŠTE:SNS Strojové učení a neuronové sít - Informace o předmětu
SNS Strojové učení a neuronové sítě
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicíchléto 2020
- Rozsah
- 0/2/0. 2 kr. Ukončení: z.
- Garance
- doc. Ing. Vojtěch Stehel, MBA, PhD.
Ústav technicko-technologický – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Dodavatelské pracoviště: Ústav technicko-technologický – Rektor – Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích - Předpoklady
- FORMA(P)
Základy práce s programem Matlab, nebo ochota se je v prvních týdnech doučit (cca 2 až 4 h samostudia). - Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
- Cíle předmětu opírající se o výstupy z učení
- Student se seznámí s nejběžnějšími algoritmy pro strojové učení. Tyto algoritmy dokáže optimalizovat a prakticky použít ve svém oboru.
- Výstupy z učení
- Student zná běžně používané algoritmy pro strojové učení včetně základních neuronových sítí. Student umí algoritmy prakticky použít v aplikaci na svůj obor. Student rovněž umí výsledky optimalizovat. Student je schopen porozumět principu strojového učení, chybám, které mohou vzniknout při kódování a interpretaci výsledků.
- Osnova
- 1. Strojové učení – úvod do problematiky 2. Získání a příprava dat 3. Regrese a klasifikace 4. Nejbližší soused 5. Naive Bayes Classification 6. Discriminant Analysis 7. Support Vector Machines 8. Stromy 9. Gaussian Process Regression 10. Zlepšení prediktivní schopnosti modelu 11. Neuronové sítě 12. Samoorganizující se mapy a dopředné sítě 13. Hluboké učení
- Literatura
- doporučená literatura
- Kvasnička, V. - Beňušková, L. - Pospíchal, J. - Farkaš, I. - Tiňo, P. - Kráľ, A.:Úvod do teórie neurónových sietí. IRIS, Bratislava 1997.
- Šíma, J. Generalized back propagation for interval training patterns, Neural Network World 2 (1992), 167-173.
- Šíma, J. - Neruda, J.: Teoretické otázky neuronových sítí. Matfyzpress, Praha 1996.
- Organizační formy výuky
- seminář
cvičení
konzultace - Komplexní výukové metody
- frontální výuka
samostatná práce – individuální nebo individualizovaná činnost
- Studijní zátěž
Aktivita Počet hodin za semestr Prezenční forma Kombinovaná forma Příprava na seminář, cvičení, tutoriál 13 Seminární práce 26 Účast na semináři/cvičeních/tutoriálu/exkurzi 13 Celkem: 52 0 - Metody hodnocení a jejich poměr
- seminární práce 100 %
- Podmínky testu
- 100 % seminární práce
- Statistika zápisu (léto 2020, nejnovější)
- Permalink: https://is.vstecb.cz/predmet/vste/leto2020/SNS