VIKMB03 Strojové učení (neuronové sítě)

Filozofická fakulta
jaro 2006
Rozsah
2/0/0. 4 kr. Doporučované ukončení: k. Jiná možná ukončení: z.
Vyučující
doc. Ing. Jan Žižka, CSc. (přednášející)
Garance
Ing. Zdeněk Kadlec, Dr.
Kabinet informačních studií a knihovnictví – Ústav české literatury – Filozofická fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Iva Dušová
Rozvrh
St 15:00–16:35 sem.prac.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět se zabývá principy automatického zlepšování se počítačových programů pomocí učení z vhodně vybraných příkladů. Cílem je podat přehled klíčových algoritmů (především umělých neuronových sítí) a základní teorie, které tvoří jádro oboru strojového učení. Strojové učení je interdisciplinární, vychází z poznatků mnoha oborů, např. statistika, umělá inteligence, informační teorie, filosofie, biologie, kognitivní vědy a teorie řízení. Aplikace lze nalézt v mnoha odvětvích tam, kde např. nelze vytvořit vhodný matematický model pro řešení problémů, které však jsou schopni řešit lidé pomocí znalosti získané zobecněním relevantních trénovacích příkladů.
Osnova
  • Strojové učení jako spojení umělé inteligence a kognitivních věd. Výpočtové procesy související s učením. Výběr učícího algoritmu. Trénovací a testovací data. Prostor učení. Učení a vyhledávání. Přirozené a lidské učení. Jazyk reprezentace problému. Algoritmy učení s numerickými a symbolickými vstupy. Perceptrony. Kohonenovy mapy. Genetické algoritmy. Srovnání s biologickými systémy. Výskyt šumu, neúplný popis příkladů. Rozpoznávání vzorů. Generalizace. Metoda nejbližšího souseda (k-NN). Učení z instancí (IBL algoritmy). Induktivní, deduktivní, abduktivní učení. Occamovo ostří.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2005, jaro 2007, jaro 2008.