PA034 Strojové učení

Fakulta informatiky
podzim 2002
Rozsah
2/1. 3 kr. (plus ukončení). Doporučované ukončení: zk. Jiná možná ukončení: k, z.
Vyučující
doc. Ing. Jan Žižka, CSc. (přednášející)
Garance
prof. PhDr. Karel Pala, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
Rozvrh
Út 12:00–13:50 B116, St 15:00–16:50 A107
Předpoklady
! P034 Strojové učení
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je určen pouze studentům mateřských oborů.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Předmět se zabývá otázkou, jak konstruovat počítačové programy, které se automaticky zlepšují pomocí učení. Cílem předmětu je podat přehled klíčových algoritmů 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.
Osnova
  • Strojové učení jako spojení umělé inteligence a kognitivních věd. Výpočtové procesy související s učením. Výběr učícího algoritmu.
  • Trénovací a testovací data. Učení a vyhledávání. Přirozené a lidské učení. Jazyk reprezentace problému. Algoritmy učení s numerickými a symbolickými vstupy.
  • Indukce rozhodovacích stromů. Výskyt šumu, neúplný popis příkladů. Převod rozhodovacích stromů na produkční pravidla.
  • Perceptrony. Logické neuronové sítě. Kohonenovy mapy. Genetické algoritmy, genetické programování. Srovnání s biologickými systémy.
  • Rozpoznávání vzorů. Generalizace. Metoda nejbližšího souseda (k-NN). Učení z instancí (IBL algoritmy).
  • Bayesovské klasifikátory. Stimulované učení.
  • Popis a ukázky aplikací.
Literatura
  • MITCHELL, Tom M. Machine learning. Boston: McGraw-Hill, 1997, xv, 414. ISBN 0070428077. info
Metody hodnocení
Výuka formou přednášek a cvičení. Zkouška písemná.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2003, podzim 2004, podzim 2005, podzim 2006.