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

Uczenie maszynowe

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1100-3BN17 Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0540) Matematyka i statystyka
Nazwa przedmiotu: Uczenie maszynowe
Jednostka: Wydział Fizyki
Grupy: Fizyka, II stopień; przedmioty z zakresu analizy numerycznej
Przedmioty kierunkowe na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
ZFBM - Neuroinformatyka; przedmioty dla III roku
Strona przedmiotu: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe
Punkty ECTS i inne: 5.50
Język prowadzenia: polski
Kierunek podstawowy MISMaP:

fizyka
informatyka
matematyka

Założenia (opisowo):

Student powinien znać podstawowe pojęcia z algebry i analizy matematycznej.


Student powinien umieć programować w języku python.

Tryb prowadzenia:

w sali

Skrócony opis:

Wykład i ćwiczenia wrowadzające w tematykę i metodologię uczenia maszynowego i modelowania sztucznych sieci neuronowych i rozwiązywania za ich pomocą praktycznych problemów. Wykład przeznaczony jest dla studentów III roku kierunku Neuroinformatyka.

Pełny opis:

Program:

1. Wstęp, regresja liniowa i metoda najmniejszych kwadratów

2. Klasyfikacja i regresja logistyczna

3. Algorytmy generatywne

4. Maszyny wektorów wspierających

5. Wstęp o sieciach neuronowych, sieci neuronowe liniowe

6. Perceptron Rosenblatta

7. Nieliniowości różniczkowalne i metoda wstecznej propagacji błędu

8. Głębokie sieci neuronowe

9. Uczenie bez nadzoru

10. Uczenie ze wzmocnieniem

Zagadnienia omawiane teoretycznie na wykładzie będą ilustrowane na ćwiczeniach praktycznymi przykładami w języku python.

Literatura:

1. R. Tadeusiewicz, Sieci neuronowe.

2. J.Hertz, A. Krogh, R. Palmer, Wstęp do teorii obliczeń neuronowych.

3. Russel Norvig, Artificial intelligence a modern approach.

4. artykuły polecane w czasie zajęć

Efekty uczenia się:

Wiedza:

1. Student zna podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym i sztucznymi sieciami neuronowymi (KW01);

2. posiada wiedzę w zakresie matematyki wyższej oraz technik informatycznych niezbędną do rozwiązywania problemów fizycznych o średnim poziomie złożoności za pomocą metod uczenia maszynowego (KW02).

Umiejętności:

1. Student potrafi zastosować podejście uczenia maszynowego lub sztuczną sieć neuronową do praktycznego problemu (KU01);

2. potrafi wykonywać proste eksperymenty, obserwacje, obliczenia numeryczne i symulacje komputerowe z wykorzystaniem standardowych pakietów oprogramowania oraz krytycznie analizować wyniki pomiarów, obserwacji i obliczeń wraz z oceną dokładności wyników (KU03).

Postawy:

1. Student docenia znaczenie metod uczenia maszynowego we współczesnych metodach analizy danych (K_K06);

2. docenia znacznie pracy własnej w pogłębianiu wiedzy oraz umiejętności z obszaru uczenia maszynowego (K_K01);

3. potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonych zadań i przedsięwzięć o zróżnicowanym charakterze (K_K03).

Przewidywany nakład pracy studenta:

Uczestnictwo w zajęciach: 60 h

Przygotowanie do zajęć i rozwiązywanie zadań domowych: 20 h

Przygotowanie do egzaminu 10 h

Przygotowanie projektu zaliczeniowego 20h

Metody i kryteria oceniania:

Ocena jest średnią z wyniku testu dotyczącego zagadnień teoretycznych oraz oceny z projektu praktycznego.

W roku 2020/21 ze wzgledu na zdalne prowadzenie zajęć i egzaminowanie:

Zaliczenie wykładu:

- Na platformie kampus regularnie pojawiają się zestawy pytań, na które odpowiedzi trzeba odsyłać systematycznie. Uzyskane punkty będą podstawą do propozycji oceny z wykładu.

- Egzamin ustny dla osób, które bedą chciały poprawić zaproponowaną ocenę.

Obecność na wykładzie nie jest obowiązkowa.

Dopuszczalne są dwie nieobecności na ćwiczeniach.

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

Okres: 2020-10-01 - 2021-01-31
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jarosław Żygierewicz
Prowadzący grup: Anna Dawid-Łękowska, Jarosław Żygierewicz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (w trakcie)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jarosław Żygierewicz
Prowadzący grup: Anna Dawid-Łękowska, Mateusz Fila, Artur Kalinowski, Rafał Masełek, Jarosław Żygierewicz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.