Bi0707 Machine learning

Přírodovědecká fakulta
jaro 2007
Rozsah
5 dní 4 hodiny denně. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: z.
Vyučující
Prof. Miroslav Kubát, Ph.D. (přednášející), doc. Ing. Jan Žižka, CSc. (zástupce)
RNDr. Danka Haruštiaková, Ph.D. (pomocník)
Garance
doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
Předpoklady
programming skills necessary knowledge of artificial intelligence welcome
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
The discipline of machine learning investigates algorithms that help computers acquire skills that it would be difficult to impart by traditional programming. The ability to recognize complex objects or the ability to interact with a complex environment are good examples. In this course, the students will learn how to write simple inductive programs, understand their strengths and weaknesses, and develop some idea about how to apply these algorithms in real-world applications.
Osnova
  • Introduction. Essential tasks for machine learning. Decision trees. Instance-based learning. Artificial neural networks. Computational learning theory. Genetic algorithms. Learning logical descriptions. Reinforcement learning. Conceptual cluster analysis.
Informace učitele
when: June 4. - June 8. 2007 where: Institute of Biostatistics and Analyses
Další komentáře
Předmět je vyučován jednorázově.
Výuka probíhá blokově.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2007/Bi0707