PV212 Readings in Digital Typography, Scientific Visualization, Information Retrieval and Machine Learning

Fakulta informatiky
podzim 2011
Rozsah
0/2/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.
Vyučující
doc. RNDr. Petr Sojka, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Katedra vizuální informatiky – Fakulta informatiky
Kontaktní osoba: doc. RNDr. Petr Sojka, Ph.D.
Předpoklady
SOUHLAS
Deep interest in areas of Digital Typography, Scientific Visualization, Information Retrieval and Machine Learning.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 46 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
At the end of the course students should be able to read, understand, explain and evaluate [English] scientific papers, based on experience of practising these skills in this seminar.
Osnova
  • Topics and projects for every year will be posted on the web page of the course. On seminars students will refer about topics studied and they will be discussed thoroughly.
Literatura
  • WITTEN, I. H. a Eibe FRANK. Data mining : practical machine learning tools and techniques. 2nd ed. Amsterdam: Elsevier, 2005, xxxi, 525. ISBN 0120884070. info
  • KNUTH, Donald Ervin. Digital typography. Stanford: Center for the Study of Language and Information, 1999, xv, 685. ISBN 1575860112. info
  • MITCHELL, Tom M. Machine learning. Boston: McGraw-Hill, 1997, xv, 414. ISBN 0070428077. info
  • Information retrieval :data structures & algorithms. Edited by William B. Frakes - Ricardo Baeza-Yates. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1992, viii, 504. ISBN 0-13-463837-9. info
Výukové metody
Lectures intermixed with seminar style discussions and brainstormings to solve given topics-projects. Students will be given readings as a preparation for the contact teaching hours.
Metody hodnocení
Every student will either refer about some research topic or solve some project and present its solution.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Informace učitele
http://www.fi.muni.cz/~sojka/PV212/
In the case all students enrolled will understand Czech, we may brainstorm in Czech. Course is especially useful to be enrolled by students preparing their thesis in the areas covered.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2008, podzim 2009, podzim 2010, podzim 2012, podzim 2013, podzim 2014, podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, jaro 2023, podzim 2023, jaro 2024, podzim 2024, jaro 2025.