Uniwersytet Warszawski, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Przedmioty w rejestracji Rejestracja na przedmioty z semestru letniego 2020/21 1000-2020L

Lista uwzględnia również te przedmioty, które są chwilowo wyłączone z rejestracji (ale były lub będą uwzględnione w innych jej turach).
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).

Pokaż tylko przedmioty z wybranej grupy: Boldem są napisane grupy przedmiotów zawierające przedmioty, dla których istnieje otwarta rejestracja taka, że możesz w jej ramach zarejestrować się na przedmiot.
Jeśli chcesz zmienić te ustawienia na stałe, edytuj swoje preferencje w menu Mój USOSweb.
Opcje
1000-2N09SUS
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Systemy uczące się muszą być zdolne do wyciągnięcia wniosków z doświadczeń, obserwacji i danych historycznych. Ta zdolność powinna doprowadzić do możliwości automatycznego poprawiania się systemu i tym samym zwiększa efektywności i skuteczności. Wykład będzie wstępem do podstaw systemów uczących się. Będziemy się zajmować wiele modeli uczenia opartego o przykłądy, w tym metod drzew decyzyjnych, sieci neuronowych, klasyfikatory Bayesowskie, i itp. To pozwoli nam zrozumieć niektóre problemy i wyzwania dla systemów uczących się, takie jak problem uogólnienia i obciążenia (bias) klasyfikatorów, overfitting, problem wyboru modelu, selekcja cech, wyuczalność, itp.

Strona przedmiotu
1000-2N03BO
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z tematyką intensywnie rozwijanej ostatnio dziedziny jaką jest molekularna biologia obliczeniowa. Na wykładzie zostanie położony nacisk na metody algorytmiczne analizy danych genetycznych oraz modele matematyczne stosowane w opisie zjawisk molekularnych. Wykład umożliwi udział w innych zajęciach monograficznych z tej dziedziny proponowanych na wydziale i ewentualne zaangażowanie się w prowadzone projekty badawcze.

W przypadku braku studentów obcojęzycznych, zajęcia będą prowadzone po polsku.

Strona przedmiotu
1000-2N00SID
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Przedmiot ma na celu zaznajomienie studentów z inteligentnymi technikami stosowanymi do rozwiązywania problemów, które są trudne lub niepraktyczne przy zastosowaniu typowych metod programistycznych. Zajęcia przedstawiają w związku z tym między innymi metody heurystyczne, aproksymacyjne, randomizowane, bazujące na wnioskowaniu dedukcyjnym i indukcyjnym, często modelowanym poprzez analogię do tego, w jaki sposób problemy rozwiązują ludzie. Główne tematy obejmują także inteligentne metody przeszukiwania dużych przestrzeniach stanów i rozwiązań, inteligentne strategie w grach, wnioskowanie w logice i logiczne podstawy planowania, podstawy uczenia maszynowego powiązane ze sztuczną inteligencja, podstawy modelowania niepewności, jak również różne zastosowania specjalistyczne.

Strona przedmiotu
1000-2N00ALG
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Wykład jest kontynuacją wykładu "Algorytmy i struktury danych". Celem zajęć jest zaznajomienie studentów z technikami konstrukcji efektywnych algorytmów dla różnych rodzajów problemów kombinatorycznych.

Wymagania wstępne: Algorytmy i struktury danych

Strona przedmiotu
1000-2M20UZW
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Na zajęciach przedstawione zostaną współczesne techniki oraz algorytmy uczenia ze wzmocnieniem.

Strona przedmiotu
1000-2M20RGO
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Po krótkim wprowadzeniu w kombinatoryczne aspekty rachunku prawdopodobieństwa kurs będzie się skupiał głównie na algorytmach, które korzystają z technik probabilistycznych, ze szczególnym naciskiem na algorytmy geometryczne. Pokrótce zostanie dokonany przegląd klasycznych algorytmów randomizowanych tj. min-cut Kargera, zrandomizowany quicksort, czy zrandomizowane zaokrąglanie, itp., po czym przejdziemy do bardziej współczesnych rozwiązań takich jak algoriytmiczne ujęcie lokalnego lematu Lovásza, rozrzedzanie grafu i szacowanie objętości wypukłych politopów. Przedstawimy też algorytmy geometryczne takie jak lokalizacja punktu, przeszukiwanie zakresu, a także metryczne włożenia, redukcje wymiarów itp.

Strona przedmiotu
1000-2M19TCH
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

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).

Strona przedmiotu
1000-2M19MLP
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest nauczenie studentów tego, jak wygląda praca naukowa w dziedzinie uczenia maszynowego. Studenci uzyskają zarówno wiedzę teoretyczną, jak i przejdą przez proces tworzenia wyniku naukowego. Studenci będą prowadzeni przez mentorów, którzy będą wspierali ich w działaniach badawczych. Dodatkowo studenci nauczą się tego, jak wygląda proces publikacji wyników naukowych.

Strona przedmiotu
1000-2M17PMF
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest zaprezentowanie słuchaczom najważniejszych informacji dotyczących przedsiębiorczości, w szczególności procesu poszukiwania i operacjonalizacji szans rynkowych, tworzenia koncepcji biznesu, zakładania nowych przedsiębiorstw i zarządzania nimi na pierwszych etapach rozwoju. Przedstawiane podczas wykładów zagadnienia zostaną przeanalizowane na przykładach, a następnie praktycznie wykorzystane na ćwiczeniach.

Strona przedmiotu
1000-2M16TIM
Zajęcia przedmiotu
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Problem implementacji zdefiniowany jest następująco: mając dany zbiór optymalnych wyników dla różnych stanów świata (w formie reguły wyboru społecznego) skonstruuj grę (mechanizm) taki, że autonomiczni, racjonalni i nastawieni na własne korzyści agenci (czy też gracze) będą mieli motywację do podejmowania indywidualnych wyborów prowadzących do wyników społecznie optymalnych. Prostym przykładem mechanizmu jest aukcja drugiej ceny (powszechnie stosowana w aukcjach internetowych takich jak allegro czy e-bay). Motywuje ona kupującuch do składania ofert równym tyle ile kupowany obiekt jest dla nich wart. Innym przykładem są internetowe systemy punktowe motywujące użytkowników do składania uczciwych ocen.

Które reguły wyboru społecznego są implementowalne w sensie opisanym powyżej? Jakie są kluczowe własności wymagane dla implementowalności? Jak implementować takie reguły? Pytania te stanowią kluczowe zagadnienia podejmowane przez teorię implementacji.

Strona przedmiotu
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0-0cee12404 (2022-08-03)