Предмет: Машинско учење у ембедед системима (17.EM506 )
Студијски програми предмета:
| Степен и врста студија | Назив |
|---|---|
| Мастер академске студије |
Математика у техници ( |
Циљ предмета је да студенте упозна са основама, трендовима и алатима у развоју алгоритама машинског учења, као и у развоју готових решења првенствено намењених коришћењу унутар ембедед система.
Студенти који успешно заврше овај предмет моћи ће да прате најновије резултате, као и да разумеју најновију стручну и истраживачку литературу. Поред теоријских знања студенти ће такође стећи знања неопходна за коришћење савремених алата из области пројектовања система машинског учења. Такође ће бити у стању да пројектују наменски систем, базиран на техникама машинског учења, који ће бити коришћен унутар ембедед система.
Увод у машинско учење. Формални модел учења. Селекција модела и валидација. Регуларизација и стабилност. Линеарни предиктори. Машине вектора подршке (
Предавања; Аудиторне вежбе; Рачунарске вежбе; Лабораторијске вежбе; Консултације.
| Аутори | Назив | Година | Издавач | Језик |
|---|---|---|---|---|
| 2012 | Енглески |
| Предметна активност | Предиспитна | Обавезна | Број поена |
|---|---|---|---|
| Предметна активност Одбрана пројекта |
Предиспитна Да |
Обавезна Да |
Број поена 50.00 |
| Предметна активност Теоријски део испита |
Предиспитна Не |
Обавезна Да |
Број поена 50.00 |
проф. др Растислав Струхарик
Редовни професор
Предавања
ванр. проф. др Вук Врањковић
Ванредни професор
Предавања
доц. др Бранислав Кисачанин
Доцент
Предавања
доц. Бранислав Батинић
Доцент
Лабораторијске вежбе
