FI:IA080 Seminar on Knowledge Discovery - Informace o předmětu

IA080 Seminar on Knowledge Discovery

Rozsah

0/2. 2 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: k. Jiná možná ukončení: z.

Vyučující

doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D. (přednášející)

Garance

doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky

Rozvrh

Út 15. 2. až Út 10. 5. Út 14:00–15:50 A220

Předpoklady

Předpokladem pro zápis do předmětu je 1) pokročilá znalost strojového učení 2) schválení přihlášky vyučujícím

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 15 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/15, pouze zareg.: 0/15, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/15

Mateřské obory/plány

• Analýza a zpracování obrazu (program FI, N-VIZ)
• Aplikovaná informatika (program FI, N-AP)
• Bezpečnost informačních technologií (angl.) (program FI, N-IN)
• Bezpečnost informačních technologií (program FI, N-IN)
• Bioinformatika a systémová biologie (program FI, N-UIZD)
• Bioinformatika (program FI, N-AP)
• Computer Games Development (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Graphics and Visualisation (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Networks and Communications (program FI, N-PSKB_A)
• Cybersecurity Management (program FI, N-RSSS_A)
• Formální analýza počítačových systémů (program FI, N-TEI)
• Grafický design (program FI, N-VIZ)
• Graphic Design (program FI, N-VIZ_A)
• Hardware Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Hardwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Image Processing and Analysis (program FI, N-VIZ_A)
• Informační bezpečnost (program FI, N-PSKB)
• Informační systémy (program FI, N-IN)
• Informatika (program FI, N-IN)
• Information Security (program FI, N-PSKB_A)
• Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely (program FI, N-TEI)
• Paralelní a distribuované systémy (program FI, N-IN)
• Počítačová grafika a vizualizace (program FI, N-VIZ)
• Počítačová grafika (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-IN)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-PSKB)
• Počítačové systémy (program FI, N-IN)
• Principy programovacích jazyků (program FI, N-TEI)
• Programovatelné technické struktury (angl.) (program FI, N-IN)
• Programovatelné technické struktury (program FI, N-IN)
• Řízení kyberbezpečnosti (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje služeb (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje softwarových systémů (program FI, N-RSSS)
• Services Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• 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)
• Software Systems Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Software Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Softwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Strojové učení a umělá inteligence (program FI, N-UIZD)
• 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, N-IN)
• Vývoj počítačových her (program FI, N-VIZ)
• Zpracování a analýza rozsáhlých dat (program FI, N-UIZD)
• Zpracování obrazu (program FI, N-AP)
• Zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-UIZD)

Cíle předmětu

Na konci tohoto kurzu bude student schopen navrhnout a ověřit pokročilý nástroj založený na strojovém učení a porozumět odborným textům z oblasti strojového učení a dobývání znalostí z dat. Bude schopen kritické analýzy obsahu a formy odborných textů.

Výstupy z učení

Student bude schopen
- porozumět vědeckým pracem ze strojového učení a dobývání znalostí;
- kritického čtení odborných prací;
- na základě studia zpracovat a přednést presentaci z pokročilé oblasti datových věd.

Osnova

• Seminář se věnuje pokročilým partiím strojového učení a získávání znalostí z různých datových zdrojů, a to jak otázkám teorie získávání znalostí tak metodám praktickým. Obsahuje též přednášky vyučujících a doktorandů Laboratoře dobývání znalostí a jiných laboratoří a studentů o zajímavých tématech dobývání znalostí a strojového učení.

Literatura

• PROVOST, Foster a Tom FAWCETT. Data science for business : what you need to know about data mining and data-analytic thinking. 1st ed. Beijing: O'Reilly, 2013, xxi, 386. ISBN 9781449361327. info
• HAN, Jiawei a Micheline KAMBER. Data mining : concepts and techniques. 2nd ed. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2006, xxviii, 77. ISBN 1558609016. URL info

Výukové metody

Referáty členů laboratoře. Studium odborné literatury a následný referát o pokročilých metodách pro strojové učení a dobývání znalostí z dát.

Metody hodnocení

K úspěšnému ukončení je nutná prezentace vybrané partie z vyhledávání znalostí na semináři a stručná technická zpráva.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Informace učitele

http://www.fi.muni.cz/kd/kdd_sem.html

Další komentáře

Studijní materiály
Předmět je vyučován každý semestr.

• Statistika zápisu (jaro 2022, nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2022/IA080