Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Przedmioty obowiązkowe dla I 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 I roku Machine Learning
wybierz inną grupę zobacz plany zajęć tej grupy
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.

2023Z - Semestr zimowy 2023/24
2023L - Semestr letni 2023/24
2024Z - Semestr zimowy 2024/25
2024L - Semestr letni 2024/25
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2023Z 2023L 2024Z 2024L
1000-317bDNN brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr zimowy 2024/25
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest przybliżenie studentom praktycznej wiedzy z zakresu głębokich sieci neuronowych. W trakcie kursu przedstawione zostaną wykorzystywane obecnie techniki, algorytmy oraz narzędzia. Poruszane metody są stosowane między innymi do problemów z dziedziny rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego.

Strona przedmiotu
1000-317bIII brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Seminarium - 30 godzin
Semestr zimowy 2024/25
  • Seminarium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Przedmiot stanowi platformę, na której studenci prezentują idee potencjalnie mogące stać się zalążkiem przyszłego przedsięwzięcia biznesowego. Prezentacje będą uzupełnione przez wykłady dotyczące uwarunkowań społecznych, prawnych i gospodarczych związanych z prowadzeniem przedsiębiorstwa informatycznego.

Strona przedmiotu
1000-318bNLP brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr letni 2024/25
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z teorią, metodyk, zasobami i narzędziami przetwarzania języka naturalnego. Wykłady dotyczą tematów związanych z lingwistyką komputerową (analiza morfologiczna, syntaktyczna i semantyczna), ekstrakcją informacji, klasyfikacją tekstów oraz automatycznym streszczaniem dokumentów. Na przedmiocie będziemy omawiali narzędzia i problemy związane z językami angielskim i polskim. Pomocna będzie znajomość teorii gramatyk formalnych i technik uczenia maszynowego.

Strona przedmiotu
1000-317bBIM brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
Semestr zimowy 2024/25
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 15 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest przedstawienie słuchaczom wspólnego zestawu pojęć matematycznych potrzebnych do zrozumienia współczesnych metod uczenia maszynowego oraz wpojenie warsztatu matematycznego potrzebnego do sprawnego posługiwania się nimi.

Strona przedmiotu
1000-317bBUM brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 10 godzin
  • Wykład - 10 godzin
Semestr zimowy 2024/25
  • Laboratorium - 10 godzin
  • Wykład - 10 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest przedstawienie słuchaczom wspólnej bazy pojęć z zakresu podstaw uczenia maszynowego potrzebnych do zrozumienia współczesnych, zaawansowanych metod uczenia maszynowego oraz wpojenie warsztatu programistycznego potrzebnego do sprawnego posługiwania się nimi.

Strona przedmiotu
1000-318bRL brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr letni 2024/25
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest przedstawienie współczesnych technik oraz algorytmów uczenia ze wzmocnieniem ze szczególnym uwzględnieniem metod bezmodelowych, metod z użyciem modelu oraz metod opartych o przeszukiwanie.

Strona przedmiotu
1000-317bRC brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr zimowy 2024/25
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest przybliżenie studentom praktycznej wiedzy potrzebnej do działania w obszarze robotyki. W trakcie kursu przedstawione zostaną przedstawione trzy działy:

* wizji maszynowej z punktu widzenia robotyki,

* elementy teorii sterowania,

* podstawy robotyki.

Strona przedmiotu
1000-317bSML brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr zimowy 2024/25
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest wprowadzenie podstawowych pojęć i narzędzi statystycznych używanych w uczeniu maszynowym takich jak regresja liniowa, logistyczna i wielowymiarowa, klasyfikatory, metody redukcji wymiaru, metody bayesowskie.

Strona przedmiotu
1000-318bVR brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr letni 2024/25
  • Laboratorium - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest przedstawienie architektur głębokiego uczenia, technik implementacji, trenowania i debuggowania własnych sieci neuronowych przeznaczonych do rozpoznawania obrazów. Studenci zdobędą wiedzę teoretyczną, informacje na temat współczesnych badań w tej dziedzinie oraz praktyczne umiejętności związane z rozpoznawaniem obrazów.

Strona przedmiotu
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0-319af3e59 (2024-10-23)