FI:PV056 Strojové učení a znalosti - Informace o předmětu

PV056 Strojové učení a dobývání znalostí

Rozsah

2/0/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: z.

Vyučující

doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Veronika Krejčířová (pomocník)
RNDr. Karel Vaculík, Ph.D. (pomocník)

Garance

prof. RNDr. Mojmír Křetínský, CSc.
Katedra teorie programování – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra teorie programování – Fakulta informatiky

Rozvrh

St 8:00–9:50 C525

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Aplikovaná informatika (program FI, B-AP)
• Aplikovaná informatika (program FI, N-AP)
• Bezpečnost informačních technologií (angl.) (program FI, N-IN)
• Bezpečnost informačních technologií (program FI, N-IN)
• Bioinformatika (program FI, B-AP)
• Bioinformatika (program FI, N-AP)
• Informační systémy (program FI, N-IN)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-EB)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-FY)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-GE)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-GK)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-CH)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-IO)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-MA)
• Informatika a druhý obor (program FI, B-TV)
• Informatika ve veřejné správě (program FI, B-AP)
• Matematická informatika (program FI, B-IN)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, B-IN)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, N-IN)
• Počítačová grafika a zpracování obrazu (program FI, B-IN)
• Počítačová grafika (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, B-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-IN)
• Počítačové systémy a zpracování dat (program FI, B-IN)
• Počítačové systémy (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (angl.) (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, B-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, N-IN)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (angl.) (program FI, N-AP)
• Služby - výzkum, řízení a inovace (program FI, N-AP)
• Sociální informatika (program FI, B-AP)
• Teoretická informatika (program FI, N-IN)
• Učitelství výpočetní techniky pro střední školy (program FI, N-SS) (2)
• Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka (program FI, B-IN)
• Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-IN)
• Zpracování obrazu (program FI, N-AP)

Cíle předmětu

Na konci tohoto kurzu bude student schopen pracovat s metodami strojového učení a dobývání znalostí z dat. Bude schopen vytvářet nástroje pro analýzu dat, které těchto metod využívají.

Výstupy z učení

Student bude schopen
- předzpracovat data pro data mining;
- znát pokročilé metody strojového učení a data mining a umět je používat;
- napsat technickou zprávu z této oblasti;
- navrhnout, implementovat a ověřit metodu strojového učení a data mining.

Osnova

• Přehled základních metod strojového učení
• Pokročilé metody strojového učení. Kombinace učících algoritmů. metalearning, preference learning. Učení v multirelačních datech. Dolování v grafech a sekvencích.
• Teorie strojového učení Bias-varinace tradeoff. Modely učení
• Big data analytics
• Hledání častých vzorů a asociačních pravidel: algoritmus Apriori; alternativy; časté vzory v multirelačních datech.
• Detekce odlehlých bodů
• Předzpracování dat: výběr atributů; konstrukce nových atributů; metody vzorkování; aktivní učení.
• Vizualizace dat, visual analytics
• Dobývání znalostí z vybraných typů dat: dolování v textu, dolování v temporálních a časově prostorových datech, dobývání znalostí z webu. Dolování ve výukových datech. Dobývání znalostí, biologické vědy a bioinformatika

Literatura

doporučená literatura
• HAN, Jiawei a Micheline KAMBER. Data mining : concepts and techniques. 2nd ed. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2006, xxviii, 77. ISBN 1558609016. URL info
• BERKA, Petr. Dobývání znalostí z databází. Vyd. 1. Praha: Academia, 2003, 366 s. ISBN 8020010629. info
• Relational data mining. Edited by Sašo Džeroski - Nada Lavrač. Berlin: Springer, 2001, xix, 398. ISBN 3540422897. info

Výukové metody

Přednáška, projekt.

Metody hodnocení

Písemná a ústní zkouška. Nutnou podmínkou absolvování je obhajoba projektu.

Informace učitele

http://www.fi.muni.cz/usr/popelinsky/lectures/kdd/

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.

Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů

• PA026 Artificial Intelligence Project
  PB016 || IV126 || PV021 || PV056  

• Statistika zápisu (jaro 2018, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2018/PV056