Detail předmětu

Strojové učení

FEKT-MSTUAk. rok: 2017/2018

Předmět se zabývá otázkou, jak konstruovat počítačové programy, které se automaticky zlepšují pomocí učení. Cílem předmětu je představit přehled základních typů algoritmů a postupů definujících strojové učení, které tvoří matematicko-logický základ oborů, jako jsou umělá inteligence, rozpoznání vzorů nebo dolování dat. Důraz je kladen zejména na řešení klasifikačních a optimalizačních úloh.

Garant předmětu

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu je schopen:
- navrhnout řešení klasifikační úlohy
- předzpracovat data a vybrat vhodnou množinu příznaků k modelování
- vybrat vhodný model a odhadnout jeho přesnost
- zdůvodnit vhodnost/nevhodnost různých řešení
- navrhnout řešení optimalizační úlohy
- vybrat pro daný typ optimalizační úlohy vhodnou optimalizační metodu

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia zejména v oblasti matematiky, statistiky a teorie pravděpodobnosti.

Doporučená nebo povinná literatura

Mitchell, Tom M. Machine learning. Boston : McGraw-Hill, 1997. 414 s. McGraw-Hill series in computer science. ISBN 0-07-042807-7. (EN)
Honzík P.: Strojové učení. Elektonická skripta VUT. (CS)

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

V předmětu Strojové učení je hodnocen skupinový projekt (40 bodů) a závěrečná písemná zkouška (60 bodů). Pro úspěšné ukončení předmětu je nutné získat alespoň poloviční počet bodů ve všech částech výuky.

Jazyk výuky

čeština

Osnovy výuky

1. Paradigmata strojového učení. Terminologie. Učení se konceptům. Základy teorie informace.
2. Statistika ve strojovém učení.
3. Učení založené na instancích.
4. Rozhodovací stromy.
5. Metody odhadu chyby modelu.
6. Chybové funkce. Předzpracování dat 1.
7. Předzpracování dat 2.
8. Genetické algoritmy. Diferenciální evoluce. Mravenčí kolonie.
9. Bayesovské učení.
10. Lineární regrese. Diskriminační analýza. Podpůrné vektory.
11. Meta-učení.
12. Učení bez učitele.

Cíl

Cílem předmětu je poskytnou studentům základní orientaci v klíčových algoritmech a teoriích strojového učení, důraz je kladen na oblasti klasifikace a optimalizace.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Povinná je registrace projektu a jeho odevzdání. Veškeré ostatní součásti výuky jsou nepovinné.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-M1 magisterský navazující

    obor M1-KAM , 2. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový

  • Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

    obor ET-CZV , 1. ročník, zimní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení na poč.

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor