×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Одабрана поглавља из машинског учења (17.DE311)

Матичне организационе јединице предмета: Департман за енергетику, електронику и телекомуникације

Основне информације:
 
Категорија Научно-стручни
Ужа научна област Телекомуникације и обрада сигнала
ЕСПБ 10

Упознавање са напрединм алгоритмима машинског учења и статистичког препознавања патерна.

Стицање знања везаних за напредне технике и алгоритме који се користе у вештачкој интелигеницији. Разумевање метода на теоријском нивоу, искуство у примени техника у вези са начином избора параметара и анализом њиховог утицаја, као и праћењем рада алогоритама. Могућност самосталне успешне имплементације захтевнијих алгоритама машинског учења над подацима већег обима.

Напредне теме из области у складу са водећим конференцијама и журналима. Надоградња знања стечених на основним и мастер студијама у складу са савременим токовима, превасходно - ненадгледано и полунадгледано учење - неуралне мреже, дубоко учење са апликацијама - пробабилистички графички модели - reinforcement learning. Примена у специфичним апликационим доменима, као и на различите обиме података (мали и велики подаци).

Предавања, консултације, израда пројекта. Студијски истраживачки рад. Део наставе на предмету се одвија кроз самостални студијски истраживачки рад у области теме докторске дисертације. Студијски истраживачки рад обухвата активно праћење релевантних научних извора, организацију и извођење експеримената и статистичку обраду података, нумеричке симулације, писање рада из уже научно наставне области којој припада тема докторске дисертације.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning 2006 Springer, New York Енглески
Kevin Murphy Machine Learning: A Probabilistic Perspective 2012 MIT Press Енглески
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning 2017 MIT Press, Cambridge Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Семинарски рад
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
20.00
Предметна активност
Писмени део испита - комбиновани задаци и теорија
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
30.00
Предметна активност
Предметни пројекат
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
50.00

Предавања

API Image

проф. др Милан Сечујски

Редовни професор

Предавања