|
|
|
||
Poslední úprava: doc. Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D. (15.05.2019)
|
|
||
Poslední úprava: Mgr. Jindřich Libovický, Ph.D. (12.03.2024)
Po absolvování předmětu by studující budou
|
|
||
Poslední úprava: RNDr. Milan Straka, Ph.D. (10.05.2020)
Zápočet je udělován za vypracování dostatečného množství úloh. Úlohy jsou zadávány pravidelně celý semestr (běžně dvě každé cvičení) a na vypracování každé z nich je několik týdnů. Vzhledem ke způsobu obdržení zápočtu není možné jeho získání opakovat. Získání zápočtu není podmínkou k připuštění ke zkoušce. |
|
||
Poslední úprava: RNDr. Milan Straka, Ph.D. (10.05.2020)
|
|
||
Poslední úprava: RNDr. Milan Straka, Ph.D. (15.06.2020)
Zkouška je písemná a skládá se z náhodně volených otázek z předem známého seznamu. Požadavky zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce. |
|
||
Poslední úprava: Mgr. Jindřich Libovický, Ph.D. (12.03.2024)
Základní pojmy strojového učení
Lineární regrese
Klasifikace
Reprezentace textu pro strojové učení
Rozhodovací stromy
Shluková analýza
Redukce dimenzionality
Trénování
Statistické testování
Využívané knihovny jazyka Python
Tento předmět je také součástí meziuniverzitního programu prg.ai Minor. Ten spojuje to nejlepší z výuky AI v Praze s cílem poskytnout studujícím hlubší a širší vhled do oboru umělé inteligence. Více informací je k dispozici na webu prg.ai/minor. |
|
||
Poslední úprava: RNDr. Milan Straka, Ph.D. (08.10.2021)
Je vyžadována základní znalost programování v jazyce Python a základní znalost diferenciálního počtu a lineární algebry (práce s vektory a maticemi). Znalost základů pravděpodobnosti a statistiky je doporučená. |