Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Strojové učení 2

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
01SU2 Z,ZK 4 2P+2C česky
Garant předmětu:
Filip Šroubek
Přednášející:
Filip Šroubek
Cvičící:
Jiří Franc, Filip Šroubek
Předmět zajišťuje:
katedra matematiky
Anotace:

1.Základní pojmy v oblasti teorie pravděpodobnosti a strojového učení (vybrané typy rozdělení, Bayesova věta, KL divergence, prokletí dimensionality, přetrénování, ML a MAP odhad, PCA)

2.Rozhodovací stromy: obecné schéma, rekurzivní dělení, nejlepší dělení a prořezávání, kombinace klasifikátorů - bagging vs. boosting, náhodné lesy.

3.Příklady rozhodovacích stromů: Adaptive boosting – AdaBoost, Gradient boosting, Xgboost.

4.Numerické metody optimalizace (metody největšího spádu, konjugovaných gradientů a Newtonovy, vázaný extrém, Lagrangeova funkce)

5.Hluboké dopředné neuronové sítě (skryté vrstvy, nelineární aktivační funkce, výstupní vrstvy, optimalizační funkcionál, stochastická metoda největšího spádu, back-propagation algoritmus)

6.Optimalizace pro učení hlubokých sítí (regularizace, algoritmy s adaptivním parametrem učení)

7.Konvoluční neuronové sítě

8.Rekurentní neuronové sítě

9.Pokročilé architektury sítí (autokodéry, GAN)

10.Aplikace hlubokého učení (klasifikace, segmentace, rekonstrukce obrazu)

Požadavky:
Osnova přednášek:

Více informací naleznete na https://su2.utia.cas.cz/

Osnova cvičení:

Více informací naleznete na https://su2.utia.cas.cz/

Cíle studia:
Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A.: Deep Learning, MIT Press, 2016.

[2] Bishop, Christopher M.: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.

Doporučená literatura:

[3] Géron A: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, 2017.

[4] Chollet, F.: Deep Learning with Python, 2018.

[5] online zdroje: pytorch.org/tutorials/, playground.tensorflow.org, tensorflow.org/learn/

Poznámka:
Další informace:
https://su2.utia.cas.cz/
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 16. 4. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet6346006.html