Detail předmětu

Strojové učení a rozpoznávání

FIT-SURAk. rok: 2020/2021

Klasifikační úloha a rozpoznávání vzorů, základní schéma klasifikátoru, data a vyhodnocování úspěšnosti jednotlivých metod, statistické rozpoznávání vzorů, extrakce příznaků, baysovské učení, odhad s maximální věrohodnosti (ML), vícerozměrné Gaussovo rozložení, směs gaussovských rozložení (GMM), algoritmus maximalizace očekávání (EM algoritmus), lineární klasifikátory, perceptron, gaussovský lineární klasifikátor, logistická regrese, SVM, dopředné neuronové sítě, konvoluční a rekurentní neuronové sítě, rozpoznávání sekvencí, skryté Markovovy modely (HMM). Aplikace probraných metod na zpracování řeči a obrazu.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav počítačové grafiky a multimédií (UPGM)

Výsledky učení předmětu

Studenti se v rámci předmětu seznámí s problematikou strojového učení aplikovaného na problém klasifikace a rozpoznávání vzorů. Naučí se aplikovat základní algoritmy a modely v této oblasti na vybrané problémy zpracování mluvené řeči a počítačové grafiky. Porozumí rozdílům mezi jednotlivými metodami a dokáží využít výhod existujících klasifikátorů při řešení prakticky orientovaných projektů.
Studenti se seznámí s knihovnami jazyka python zaměřenými na matematické operace, lineární algebru a strojové učení. Zdokonalí se v praktickém užívání matematiky (teorie pravděpodobnosti, statistika, lineární algebra, ...) a programátorských nástrojů. Naučí se řešit týmové projekty.

Prerekvizity

Základní znalost běžného matematického formalismu.

Způsob a kritéria hodnocení

  • Půlsemestrální test - až 15 bodů
  • Projekt - až 25 bodů
  • Závěrečná písemná zkouška - až 60 bodů

Učební cíle

Porozumět základům strojového učení se zaměřením na problém klasifikace a rozpoznávání vzorů. Naučit se aplikovat základní algoritmy a metody v této oblasti na problémy rozpoznávání mluvené řeči a obrazu. Pochopit základní principy různých generativních a diskriminativních modelů pro statistického rozpoznávání vzorů. Seznámit se se způsoby vyhodnocování úspěšnosti těchto metod..

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

Kontrolovaná výuka zahrnuje půlsemestrální test, individuální projekt a písemnou zkoušku. Půlsemestrální test nemá náhradní termín, závěrečná zkouška má dva možné náhradní termíny.

Prerekvizity a korekvizity

Doporučená literatura

Bishop, C. M.: Pattern Recognition, Springer Science + Business Media, LLC, 2006, ISBN 0-387-31073-8.
Hart, P. E., Stork, D. G.:Pattern Classification (2nd ed), John Wiley & Sons, 2000, ISBN: 978-0-471-05669-0.
http://www.fit.vutbr.cz/study/courses/SUR/public/prednasky/
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. 2016. Deep Learning. The MIT Press.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NISY , 0 ročník, letní semestr, povinný
    specializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, povinný
    specializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, povinný
    specializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D.

Osnova

  1. Úlohy klasifikace a rozpoznávání, základní schéma klasifikátoru, datové množiny a vyhodnocování úspěšnosti.
  2. Pravděpodobnostní rozdělení, statistické rozpoznávání vzorů.
  3. Generativní a diskriminativní modely.
  4. Vícerozměrné gaussovo rozložení, odhad parametrů s maximální věrohodností.
  5. Směs gaussovských rozložení (GMM), maximalizace očekávání  (EM).
  6. Extrakce příznaků, Mel-frekvenční kepstrální koeficienty.
  7. Aplikace pravděpodobnostních modelů ve zpracování řeči a obrazu.
  8. Lineární klasifikátory, perceptron
  9. Gaussovský lineární klasifikátor, logistická regrese
  10. Support vector machines (SVM), jádrové (kernel) funkce
  11. Neuronové sítě - dopředné, konvoluční a rekurentní
  12. Skryté markovovy modely (HMM) a jejich aplikace na rozpoznávání řeči.
  13. Prezentace projektů

Cvičení odborného základu

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D.
Ing. Karel Beneš, Ph.D.

Projekt

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D.
Ing. Karel Beneš, Ph.D.

Osnova

  • Individuálně zadávané projekty