AnketaAnketa(verze: 653)
V letním semestru akademického roku 2018/2019 probíhá sběr dat 13.05.2019 - 18.09.2019.
   Přihlásit přes CAS
Připomínky k výuce (Oba semestry)
   
Předmět: Katedra:
Typ:
  • Není vybraný rok, zobrazují se pouze komentáře méně než 5 roky staré
Při výběru garanta předmětu se zobrazují připomínky jak k němu, tak ke všem vyučujícím daného předmětu. Při výběru vyučujícího, který garantem není, se zobrazují připomínky vztažené pouze k němu.
doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. [32-KTIML], Aplikace teorie neuronových sítí [NAIL013, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.06.2018, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
I've really appreciated that the course was in english.
It was really helpful to have some written test during the course.
Připomínka k předmětu, Aplikace teorie neuronových sítí [NAIL013, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 05.06.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Velká část předmětu je věnována algoritmům které ani s neuronovými sítěmi nesouvisí (boosting), a zbytek části která je o neuronových sítích popisuje jen zastaralé a obskurní architektury, o kterých jednak člověk nikde nenajde žádné informace, a pokud je najde, tak akorát, že se nepoužívají. Zatímco zajímavé moderní deep learning algoritmy (CNN,RNN,embeddingy,cokoliv za posledních 10 let) se prakticky za celý předmět ani nezmíní.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.06.2018, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
When I decided to join this course I was expecting more practical exercises or labs on neural nets, but in any case the course has been very interesting and inspiring, even if I hadn't had an entire course on neural networks before.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 23.06.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Myslim, ze se v tomto predmetu uci spise zastarale techniky, nez ty aktualni.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 12.06.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Přednáška důkladně pokrývá různé oblasti aplikací a modifikací neuronových sítí. Škoda, že těm opravdu v praxi používaným (hlubokým sítím) se věnuje tak málo - zasloužily by většinu kurzu. Předmět je poměrně časově náročný - pro 3 kredity musí posluchač vzpracovat tři několikastranové domácí úkoly, napsat 2 písemky v průběhu semestru a na konci zakončit zkouškou.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK