Wybrane metody uczenia maszynowego

informatyka techniczna i telekomunikacja

zaawansowany

WYKŁAD

I2_W10, I2_U09

LABORATORIA

I2_W10, I2_U09

Analiza matematyczna I, algebra, prawdopodobieństwo i statystyka, programowanie strukturalne, współczesne technologie analizy danych

Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy i umiejętności z zakresu zaawansowanej analizy danych oraz podstaw uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowych. Na zajęciach studenci zostaną zapoznani z zaawansowanymi metodami analizy danych i modelami uczenia maszynowego w języku R i Python. Nabywają umiejętności: załadowania zbioru danych, zidentyfikowania jego wad oraz ich poprawy, dobrania odpowiedniego modelu oraz jego oceny. Zapoznają się również z zaawansowanymi bibliotekami oraz frameworkami w językach R i Python służących do analizy danych w nauce i biznesie.

wykład

W1 Student zna i rozumie teoretyczne i praktyczne aspekty z zakresu zaawansowanej analizy danych oraz podstaw uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowych (I2_W10).

U1 Student potrafi stosować zaawansowane metody analizy danych i modele uczenia maszynowego w języku R i Python (I2_U09).

laboratoria

W1 Student zna i rozumie teoretyczne i praktyczne aspekty z zakresu zaawansowanej analizy danych oraz podstaw uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowych (I2_W10).

U1 Student potrafi stosować metody uczenia maszynowego wykorzystując zaawansowane biblioteki oraz frameworkami w językach R i Python służące do analizy danych w nauce i biznesie (I2_U09).

Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji:

ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),

ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu –z wyraźną przewagą pozytywów –i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.