Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Przedmioty obowiązkowe dla II roku Machine Learning (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki)

Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Zestaw przedmiotów, który widzisz poniżej został zdefiniowany przez tę jednostkę. Jednostka ta nie musi mieć jednak związku z organizacją wymienionych przedmiotów (jednostką odpowiedzialną za organizację przedmiotu jest jednostka wymieniona w odpowiedniej kolumnie w tabeli poniżej). Więcej o tym przeczytasz w Pomocy.
Grupa przedmiotów: Przedmioty obowiązkowe dla II roku Machine Learning
wybierz inną grupę

Plany zajęć grupy przedmiotów:

Plan przecięty w wybranym przedziale dat
Filtry
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do dodatkowych opcji

Konkretniej - pokazuj tylko te przedmioty, dla których istnieje otwarta rejestracja taka, że możesz w jej ramach zarejestrować się na przedmiot.

Dodatkowo pokazywane są również te przedmioty, na które jesteś już zarejestrowany (lub składałeś prośbę o zarejestrowanie).

Jeśli chcesz zmienić te ustawienia na stałe, edytuj swoje preferencje w menu Mój USOSweb.
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
niedostępny (zaloguj się!) - nie jesteś zalogowany
niedostępny - aktualnie nie możesz się rejestrować
zarejestruj - możesz się zarejestrować
wyrejestruj - możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę)
prośba - złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać)
zarejestrowany - jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.

2022Z - Semestr zimowy 2022/23
2022 - Rok akademicki 2022/23
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2022Z 2022
1000-319bBML brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2022/23
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest prezentacja techniki i narzędzia przetwarzania dużych zbiorów danych (ang. Big data) stosowanych przy uczeniu maszynowym. Przedstawimy najważniejsze modele i podstawowe techniki algorytmiczne dla nich. Omówimy metody analizy algorytmów rozpraszających obliczenia na klastrach. Przestawimy optymalizacje stosowane przy rozpraszaniu typowych algorytmów uczenia maszynowego jak regresja liniowa, klastrowanie, drzewa decyzyjne czy sieci neuronowe.

Strona przedmiotu
1000-319bEML brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2022/23
  • Ćwiczenia - 30 godzin
  • Laboratorium - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
Strona przedmiotu
1000-319bINT brak
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2022/23
  • Praktyka - 160 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Obowiązkowe praktyki zawodowe dla studentów kierunku machine learning.

Strona przedmiotu
1000-319bTML brak
Zajęcia przedmiotu
Rok akademicki 2022/23
  • Laboratorium - 60 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
Strona przedmiotu
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0-e459be735 (2022-11-16)