Serwisy internetowe Uniwersytetu Warszawskiego Nie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Chmura w uczeniu maszynowym

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-2M19TCH Kod Erasmus / ISCED: 11.3 / (0612) Database and network design and administration
Nazwa przedmiotu: Chmura w uczeniu maszynowym
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty monograficzne dla III - V roku informatyki
Przedmioty obieralne dla informatyki
Punkty ECTS i inne: 6.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Tryb prowadzenia:

mieszany: w sali i zdalnie

Skrócony opis:

Program obejmuje dwa obszary zastosowań informatyki będące obecnie w kręgu głównych zainteresowań biznesu z uwagi na oferowane lub spodziewane źródła przewagi konkurencyjnej: chmurę obliczeniową i uczenie maszynowe. Ujęcie zagadnień z zachowaniem podejścia, w którym środowiska chmurowe (głównie typu IaaS i PaaS) są przede wszystkim kontekstem wykonawczym pozwoli skupić się słuchaczom na rozwiązywaniu konkretnych problemów manifestując tym samym podejście pragmatyczne. Całości towarzyszy wspólna praca wraz z partnerem biznesowym nad projektem integrującym tematy z zakresu programu przedmiotu, którego wykonanie jest wymaganym elementem uzyskania oceny. Wybór konkretnych zagadnień wykładu zależy od scenariuszy przedstawionych przez partnera biznesowego, lecz będzie obejmować co najmniej modelowanie matematyczne, szeregi czasowe i techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Pełny opis:

Zajęcia podzielone są na dwie grupy: wykłady i laboratoria oraz seminaria (w drugiej części semestru) w trakcie, których uczestnicy będą prezentowali postępy prac w ramach własnych projektów. Tematy zajęć wykładowych i laboratoryjnych:

1. Wstęp: cele kształcenia, środowiska i narzędzia pracy.

2. Chmura obliczeniowa (IaaS/PaaS): wirtualizacja sprzętowa i programowa, model chmury hybrydowej z wyszczególnieniem roli warstw infrastruktury, zarządzania, usług i integracji, standaryzacja i migracja procesów, katalog usług, automatyczna skalowalność, rozwiązania klastrowe, funkcje chmurowe.

3. Przegląd usług z zakresu uczenia maszynowego dostępnych w formie usług (SaaS).

4. Metody statystyczne i sieci neuronowe w analizie szeregów czasowych.

5. Przetwarzanie języka naturalnego (tokenizacja, osadzanie słów, analiza morfologiczna, zastosowania metod zespołowych, płytkie i głębokie sieci neuronowe).

algorytmów i narzędzi uczenia maszynowego, usługi sztucznej inteligencji w chmurze, sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizualizacja wyników analizy danych.

6. Modele bezpieczeństwa chmury obliczeniowej.

Literatura:

I. Białynicki-Birula, I.Białynicka-Birula, Modelowanie rzeczywistości – jak w komputerze postrzega się świat, Wydawnictwo WNT, Warszawa 2013

N.Gift, AI. Podejście pragmatyczne. Wprowadzenie do uczenia maszynowego opartegona chmurze, APN Promise, Warszawa 2019

S.Jansen, Machine Learning for Algorithmic Trading - Second Edition, Packt Publishing, Birmingham-Mumbai, 2020

C.Rossant, Ipython Interactive Computing and Visualization Cookbook - Second Edition, Packt Publishing, Birmingham-Mumbai, 2018

Efekty uczenia się:

1. Rozumie i umie zaprojektować oraz uruchomić usługi w chmurze według założonych wymagań.

2. Rozumie podstawowe techniki uczenia maszynowego i potrafi zaimplementować algorytmy w oparciu o wybrane pakiety Pythona (np. NumPy, Pandas, Scikit-Learn) w tym również w środowiskach SaaS (IBM Watson Studio) z wykorzystaniem pamięci obiektowej.

3. Rozumie podstawowe terminy i mechanizmy związane z cyberbezpieczeństwem.

4. Potrafi zarządzać cyklem życia oprogramowania we współpracy z innymi uczestnikami projektu.

Metody i kryteria oceniania:

Ocena końcowa na podstawie punktów z zadań indywidualnych/kolokwiów (30%) oraz oceny projektu programistycznego (70%).

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (zakończony)

Okres: 2021-02-22 - 2021-06-13
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksy Schubert, Michał Sierakowski
Prowadzący grup: Michał Sierakowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-02-21 - 2022-06-15

Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksy Schubert, Michał Sierakowski
Prowadzący grup: Michał Sierakowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.