FI:PV254 Recommender Systems - Informace o předmětu
PV254 Recommender Systems
Fakulta informatikypodzim 2019
- Rozsah
- 1/1/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.
- Vyučující
- doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D. (přednášející)
- Garance
- doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky - Rozvrh
- Čt 14:00–15:50 B410
- Předpoklady
- Programming skills, mathematics at the level of MB101-MB104 courses.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/30 - Mateřské obory/plány
- předmět má 48 mateřských oborů, zobrazit
- Cíle předmětu
- The goal of the course is to familiarize students with basic techniques and problems in the field of recommender systems. The course is project based - students have practical experience with development of a simple recommender system or with a partial evaluation of a realistic recommender system.
- Výstupy z učení
- At the end of the course students will understand the main types of recommender systems and their application domains; be able to apply the basic recommender techniques; be able to implement basic versions of recommender techniques; understand main aspects of evaluation of recommender systems and be able to analyze such evaluations.
- Osnova
- Recommender systems, motivation, applications in different domains.
- Types of recommender systems: non-personalized, content based, collaborative filtering.
- Techniques and algorithms for recommender systems, particularly with focus on collaborative filtering (user-user, item-item, SVD).
- Evaluation: methodology, types of experiments, evaluation metrics, examples.
- Other aspects of recommender systems (e.g., explanations of recommendations, trust, attacts).
- Case studies (e.g., Amazon, Netflix, Google News, YouTube).
- Educational recommender systems, current research at Faculty of informatics.
- Literatura
- Výukové metody
- The course consist of lectures and a project. The project can be either an implementation of a simple recommender system or an evaluation of one of the described techniques on data from real recommender systems (e.g., Netflix data, faculty projects).
- Metody hodnocení
- The main part of the evaluation is a project. The project is typically in groups (2-4 students), but individual projects are also possible.
- Vyučovací jazyk
- Angličtina
- Informace učitele
- http://www.fi.muni.cz/~xpelanek/PV254/
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (podzim 2019, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/podzim2019/PV254