Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Odabrana poglavlja iz mašinskog učenja (17.DE311)

Matične organizacione jedinice predmeta: Departman za energetiku, elektroniku i telekomunikacije
Osnovne informacije:
 
Kategorija Naučno-stručni
Uža naučna oblast Telekomunikacije i obrada signala
ESPB 10

Upoznavanje sa napredinm algoritmima mašinskog učenja i statističkog prepoznavanja paterna.

Sticanje znanja vezanih za napredne tehnike i algoritme koji se koriste u veštačkoj inteligeniciji. Razumevanje metoda na teorijskom nivou, iskustvo u primeni tehnika u vezi sa načinom izbora parametara i analizom njihovog uticaja, kao i praćenjem rada alogoritama. Mogućnost samostalne uspešne implementacije zahtevnijih algoritama mašinskog učenja nad podacima većeg obima.

Napredne teme iz oblasti u skladu sa vodećim konferencijama i žurnalima. Nadogradnja znanja stečenih na osnovnim i master studijama u skladu sa savremenim tokovima, prevashodno - nenadgledano i polunadgledano učenje - neuralne mreže, duboko učenje sa aplikacijama - probabilistički grafički modeli - reinforcement learning. Primena u specifičnim aplikacionim domenima, kao i na različite obime podataka (mali i veliki podaci).

Predavanja, konsultacije, izrada projekta. Studijski istraživački rad. Deo nastave na predmetu se odvija kroz samostalni studijski istraživački rad u oblasti teme doktorske disertacije. Studijski istraživački rad obuhvata aktivno praćenje relevantnih naučnih izvora, organizaciju i izvođenje eksperimenata i statističku obradu podataka, numeričke simulacije, pisanje rada iz uže naučno nastavne oblasti kojoj pripada tema doktorske disertacije.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Kevin Murphy Machine Learning: A Probabilistic Perspective 2012 MIT Press Engleski
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning 2006 Springer, New York Engleski
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning 2017 MIT Press, Cambridge Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Seminarski rad
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
20.00
Predmetna aktivnost
Predmetni projekat
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
50.00
Predmetna aktivnost
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predavanja
Predavanja