Машинско учење | Факултет Техничких Наука

Предмет: Машинско учење (17.ESI123)

Степен и врста студија	Назив
Мастер академске студије	Математика у техници (II годишњи) (Година: 2, Семестар: Зимски)
Мастер академске студије	Примењено софтверско инжењерство (Година: 1, Семестар: Зимски)

Основне информације:

Категорија	Теоријско-методолошки
Ужа научна област	Примењене рачунарске науке и информатика
ЕСПБ	6

Стицање знања из савремене теорије машинског учења, њених математичких основа и пратећих технологија. Стечена знања студент треба да примени у анализи, проучавању и решавању реалних проблема.

Способност за развој нових техника и метода машинског учења и креативне примене постојећих метода у различитим областима. Студент је оспособљен да применом стеченог знања анализира, проучава и решава реалне проблеме.

Математичке основе машинског учења. Одабране методе и технике машинског учења. Одабрани проблеми који захтевају имплементацију метода и техника машинског учења за своје решавање. Статистичко извођење закључка. Статистички тестови. Узорачка корелација и регресија. Моделирање засновано на рачунарској интелигенцији (вештачке неуронске мреже, стабла одлучивања, асоцијативна правила, fuzzy логика, support vector machine, генетски алгоритам итд). Експертски системи. Примери решења и примери нерешених проблема.

Предавања. Практичан рад на рачунару. Консултације. Студент је обавезан да самостално уради пројекат и напише семинарски рад.

Аутори	Назив	Година	Издавач	Језик
S. Shalev-Schwartz, S. BenDavid	Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms	2014	Cambridge university press	Енглески
Bishop, C.M.	Pattern Recognition and Machine Learning	2006	Springer, New York	Енглески
Ethem Alpaydin	Introduction to Machine Learning	2004	MIT Press	Енглески
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.	Deep Learning	2017	MIT Press, Cambridge	Енглески
M. Magdon-Ismail, Y. AbuMostafa	Learning from Data	2012	AMLBook	Енглески

Предметна активност	Предиспитна	Обавезна	Број поена
Предметна активност Теоријски део испита	Предиспитна Не	Обавезна Да	Број поена 30.00
Предметна активност Семинарски рад	Предиспитна Да	Обавезна Да	Број поена 20.00
Предметна активност Предметни пројекат	Предиспитна Да	Обавезна Да	Број поена 50.00

Предавања

проф. др Марко Костић

Редовни професор

Предавања

Рачунарске вежбе

ОРГАНИЗАЦИЈА

ДОКУМЕНТА

ЗАПОСЛЕНИ

КОНКУРСИ

Галерије

АКРЕДИТАЦИЈА

КОНТАКТ

АКРЕДИТАЦИЈА

КОНТАКТ

Студентска служба

Предмет: Машинско учење (17.ESI123)

Студијски програми предмета:

Контакт: