Машинско учење 2 | Факултет Техничких Наука

Предмет: Машинско учење 2 (17.EK471)

Основне информације:

Категорија	Теоријско-методолошки
Ужа научна област	Телекомуникације и обрада сигнала
ЕСПБ	6

Курс упознаје студенте са напредним темама у области машинског учења са посебним освртом на теоријске основе напредних техника и алата за имплементацију. Обрађују се теме које се тичу специфичних савремених техника надгледаног, ненадгледаног и полунадгледаног учења,

Студенти ће научити да интерпретирају и повежу различите напредне алгоритме и приступе машинског учења. Научиће да рукују подацима, идентификују и изаберу најпогодније приступе машинском учењу, технике регуларизације, као и да надзиру процес обуке и подешавају регуларизационе параметре. Студенти ће овладати употребом програмских алата заснованих на језику Python.

Неуралне мреже: увод, архитектуре и поступци обуке, евалуација и примена. Групно учење: bagging и boosting. Кластеризација - напредни алгоритми, модели засновани на мешавинама и алгоритам максимизације очекивања (ЕМ), групна кластеризација. Полунадгледани алгоритми. Скривени Марковљеви модели. Пробабилистички графички модели (закључивање, belief propagation, практична примена).

Предавања, рачунарске вежбе (Matlab, Python), домаћи задаци, консултације, активно учење, учење кроз пројекат и истраживање, радионице.

Аутори	Назив	Година	Издавач	Језик
Kevin Murphy	Machine Learning: A Probabilistic Perspective	2012	MIT Press	Енглески
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.	The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction	2009	Springer, New York	Енглески
Bishop, C.M.	Pattern Recognition and Machine Learning	2006	Springer, New York	Енглески
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.	Deep Learning	2017	MIT Press, Cambridge	Енглески
Khanna, T.	Foundations of Neural Networks	1990	Addison-Wesley, Massachusetts	Енглески

Предметна активност	Предиспитна	Обавезна	Број поена
Предметна активност Домаћи задатак	Предиспитна Да	Обавезна Да	Број поена 5.00
Предметна активност Домаћи задатак	Предиспитна Да	Обавезна Да	Број поена 5.00
Предметна активност Писмени део испита - комбиновани задаци и теорија	Предиспитна Не	Обавезна Да	Број поена 50.00
Предметна активност Предметни пројекат	Предиспитна Да	Обавезна Да	Број поена 40.00

Предавања

Рачунарске вежбе

ОРГАНИЗАЦИЈА

ДОКУМЕНТА

ЗАПОСЛЕНИ

КОНКУРСИ

Галерије

АКРЕДИТАЦИЈА

КОНТАКТ

АКРЕДИТАЦИЈА

КОНТАКТ

Студентска служба

Предмет: Машинско учење 2 (17.EK471)

Контакт: