Predmet: Mašinsko učenje 1 (17.EK466 )
Matične organizacione jedinice predmeta:
Studijski programi predmeta:
| Stepen i vrsta studija | Naziv |
|---|
Cilj:
Upoznavanje sa osnovnim konceptima i algoritmima mašinskog učenja uključujući njihove teorijske osnove, analizu i praktične primene. Studenti će imati mogućnost da razumeju i primene osnovne algoritme nadgledanog i nenadgledanog učenja uz primere dobre prakse i savete za primenu ovih algoritama.
Ishod:
Studenti će moći da identifikuju probleme koji se rešavaju pristupima mašinskog učenja. Umeće da interpretiraju i analiziraju različite algoritme mašinskog učenja, implementiraju ih u programskom jeziku
Sadržaj:
Uvod i osnovni pojmovi. Komponente sistema mašinskog učenja i osnovne vrste učenja. Različite vrste problema mašinskog učenja. Osnovni koncepti: funkcija cilja, natprilagođenje, regularizacija, evaluacija performansi, problem dimenzionalnosti, validacioni postupci, kompromis pristrasnost/varijansa. Nadgledano učenje (Bajesova teorija učenja, kvadratni klasifikatori, parametarska i neparametarska estimacija gustine verovatnoće (maksimalna verodostojnost i Bajesova estimacija,
Metodologija izvođenja nastave:
Predavanja, računarske vežbe (
Literatura:
| Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
|---|---|---|---|---|
| 2006 | Engleski | |||
| Crnojević, V. | Prepoznavanje oblika za inženjere | 2014 | Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad | Srpski jezik |
| 2001 | Engleski | |||
| 2012 | Engleski |
Formiranje ocene:
| Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
|---|---|---|---|
| Domaći zadatak | Da | Da | 5.00 |
| Prisustvo na predavanjima | Da | Da | 3.00 |
| Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija | Ne | Da | 50.00 |
| Prisustvo na računarskim vežbama | Da | Da | 2.00 |
| Predmetni projekat | Da | Da | 30.00 |
| Domaći zadatak | Da | Da | 5.00 |
| Domaći zadatak | Da | Da | 5.00 |
Izvođači nastave:
Asistent sa doktoratom Nosek Tijana
Asistent sa doktoratom
Računarske vežbe
prof. dr Lončar-Turukalo Tatjana
Redovni profesor
Predavanja
prof. dr Sečujski Milan
Redovni profesor
