Symbolické strojové učení

Předmět nesmí být zapsán současně s:

Symbolic Machine Learning (BE4M36SMU)

Přednášející:

Filip Železný (gar.), Ondřej Kuželka

Cvičící:

Filip Železný (gar.), Jáchym Barvínek, Ondřej Hubáček, Ondřej Kuželka, Petr Ryšavý, Martin Svatoš

Předmět zajišťuje:

katedra počítačů

Anotace:

The course will explain methods through which an intelligent agent can learn, that is, improve its behavior from observed data and background knowledge. The learning scenarios will include on-line learning and learning from i.i.d. data (along with the PAC theory of learnability), as well as the active and reinforcement learning scenarios. Symbolic knowledge representations (mainly through logic and graphs) will be used where possible. The course is given in English to all students.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1. General framework, passive reinforcement learning

2. TD agent, active R/L, Q-learning

3. SARSA agent, state representation, policy search, AIξ agent

4. Universal sequence prediction, AIXI agent; Non-sequential concept learning.

5. Online learning, mistake-bound model

6. Batch learning, PAC-learning model

7. Learning first-order logic conjunctions

8. Learning first-order logic clauses

9. Learning with queries

10. Bayesian networks

11. Bayesian networks

12. Probabilistic (logic) programming

13. Probabilistic (logic) programming

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Studijní materiály:

Lecture slides available at https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/smu/start

Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall 2010

Luc De Raedt: Logical and Relational Learning, Springer 2008

Marcus Hutter: Universal artificial intelligence, Springer 2005

Poznámka:

Další informace:

https://cw.fel.cvut.cz/b192/courses/smu/start

Rozvrh na zimní semestr 2019/2020:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2019/2020:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po	místnost KN:E-301 Železný F. Kuželka O. 16:15–17:45 (přednášková par. 1) Karlovo nám. Šrámkova posluchárna K9místnost KN:E-307 18:00–19:30 (přednášková par. 1 paralelka 103) Karlovo nám. HW-lab K307
Út
St	místnost KN:E-307 11:00–12:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Karlovo nám. HW-lab K307místnost KN:E-307 12:45–14:15 (přednášková par. 1 paralelka 102) Karlovo nám. HW-lab K307místnost KN:E-307 14:30–16:00 (přednášková par. 1 paralelka 104) Karlovo nám. HW-lab K307
Čt
Pá

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Otevřená informatika - Umělá inteligence 2016 (povinný předmět oboru)
• Otevřená informatika - Bioinformatika 2016 (povinný předmět oboru)
• Otevřená informatika - Datové vědy 2016 (povinný předmět oboru)
• Lékařská elektronika a bioinformatika - Specializace Bioinformatika (povinně volitelný předmět)
• Otevřená informatika - Umělá inteligence 2018 (povinný předmět oboru)
• Otevřená informatika - Bioinformatika 2018 (povinný předmět oboru)
• Otevřená informatika - Datové vědy 2018 (povinný předmět oboru)
• Lékařská elektronika a bioinformatika - Specializace Lékařská technika (povinně volitelný předmět)
• Lékařská elektronika a bioinformatika - Specializace Zpracování obrazu (povinně volitelný předmět)
• Lékařská elektronika a bioinformatika - Specializace Zpracování signálů (povinně volitelný předmět)