Umělá inteligence pro letecké aplikace 2

Garant předmětu:

Jakub Kraus

Přednášející:

Lenka Hanáková, Vladimír Socha

Cvičící:

Lenka Hanáková, Vladimír Socha

Předmět zajišťuje:

katedra letecké dopravy

Anotace:

Popisná statistika, klasická statistická analýza. Testování statistických hypotéz. Analýza rozptylu (ANOVA), jednofaktorová, dvoufaktorová ANOVA. Neparametrické metody. Lineární regrese. Korelace, korelační koeficient. Nelineární regresní modely, postup při regresní analýze nelineárního modelu. Základy strojového učení. Klasifikace metodou nejbližšího souseda. SVM klasifikátory. Rozhodovací stromy.

Požadavky:

21PAM1

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Cílem předmětu je představit studentům základní nástroje pro analýzu dat. Předmět je koncipován tak, aby byli studenti schopni nabyté informace aplikovat na reálné případy, přičemž výstupem předmětu bude vlastní semestrální projekt studentů.

Studijní materiály:

Peters, T. (2019). Data-driven science and engineering: machine learning, dynamical systems, and control, Cambridge: Cambridge University Press, 472 s., ISBN 978-1-10-842209-3.

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2026/2027:

	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
Út
St	místnost HO:A-270 Socha V. 15:00–18:15 (paralelka 285) Horská 3 (stará budova) A270 Počítačová učebna
Čt
Pá	místnost HO:B-109 Socha V. 09:45–11:15 (přednášková par. 292) Horská 3 (nová budova) B109 Počítačová učebnamístnost HO:B-109 Socha V. 11:30–13:00 (přednášková par. 292) Horská 3 (nová budova) B109 Počítačová učebnamístnost HO:B-109 Socha V. 13:15–14:45 (přednášková par. 292) Horská 3 (nová budova) B109 Počítačová učebna

Rozvrh na letní semestr 2026/2027:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Mgr. kombinovaná PL od 2025/26 (povinný předmět)
• Mgr. prezenční PL od 2025/26 (povinný předmět)
• Mgr. kombinovaná PL od 2026/27 (povinný předmět)
• Mgr. prezenční PL od 2026/27 (povinný předmět)