Predmet: Mašinsko učenje u embeded sistemima (17 - EM506)


Osnovne informacije

KategorijaStručno-aplikativni
Naučna oblastElektronika
MultidisciplinarnaNe
ESPB4
Matične organizacione jedinice predmeta

Trenutno nema podataka o matičnim organizacionim jedinicama predmeta!
Program predmeta

Program se primenjuje od 31.10.2018..


Predmeti preduslovi

Naziv predmetaMora se odslušatiMora se položiti
Diskretni sistemidada
Projektovanje složenih digitalnih sistemadada
Cilj predmeta je da studente upozna sa osnovama, trendovima i alatima u razvoju algoritama mašinskog učenja, kao i u razvoju gotovih rešenja prvenstveno namenjenih korišćenju unutar embeded sistema.
Studenti koji uspešno završe ovaj predmet moći će da prate najnovije rezultate, kao i da razumeju najnoviju stručnu i istraživačku literaturu. Pored teorijskih znanja studenti će takođe steći znanja neophodna za korišćenje savremenih alata iz oblasti projektovanja sistema mašinskog učenja. Takođe će biti u stanju da projektuju namenski sistem, baziran na tehnikama mašinskog učenja, koji će biti korišćen unutar embeded sistema.
Uvod u mašinsko učenje. Formalni model učenja. Selekcija modela i validacija. Regularizacija i stabilnost. Linearni prediktori. Mašine vektora podrške (Support Vector Machines). Kernel metode. Stabla odluke (Decision Trees). Veštačke neuronske mreže (Artificial Neural Networks). Online učenje. Inkrementalno učenje. Adaptivno učenje. Klasterovanje. Redukcija dimenzionalnosti. Selekcija obeležja. Generativni modeli. Reinforcement učenje. Duboko učenje. Učenje pomoću ansambala. Tehnike implementacije sistema mašinskog učenja u embeded sistemima. Hardverski akceleratori mašinskog učenja.
Predavanja; Auditorne vežbe; Računarske vežbe; Laboratorijske vežbe; Konsultacije.
AutoriNazivGodinaIzdavačJezik
Peter FlachMachine Learning - The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data2012Cambridge University PressEngleski
Predmetna aktivnostPredispitnaObaveznaBroj poena
Odbrana projektadada50.00
Teorijski deo ispitaneda50.00
Ime i prezimeVid nastave
Nedostaje slika

Struharik dr Rastislav
Redovni profesor

Predavanja
Nedostaje slika

Vranjković dr Vuk
Vanredni profesor

Predavanja
Nedostaje slika

Kisačanin dr Branislav
Docent

Predavanja
Nedostaje slika

Batinić Branislav
Docent

Laboratorijske vežbe