AnketaAnketa(verze: 652)
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.
RNDr. František Mráz, CSc. [32-KSVI], Neuronové sítě [NAIL002, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 22.02.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
V pohodě cvičení, programuje s v matlabu. Body ze cvičení se počítají ke zkoušce a je třeba dělat úkoly a nějaký projekt.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 07.02.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Celkovo ok cvičenie. Tempo, ktorým sú opravované domáce úlohy je ale tragické. Priemerná doba medzi odovzdaním domácej úlohy a výsledkom je niečo ako mesiac. Prvý termín skúšky bol takpovediac prázdny, pretože na neho takmer nikto nemal zápočet.
Jakub Mifek, 07.02.2018, 4. Ročník, Informatika, bakalářské
Oceňuji, že se snaží dát každému šanci a "donutit" každého k projevu u tabule za počítačem, což zaručí alespoň nějaký základní počet bonusových bodů a že se každý nad problémem alespoň zamyslí a neprosedí jen hodinu za svým počítačem. Hodnotí trochu přísněji než docentka Mrázová. U domácích úkolů nekouká moc na to, co program dělá, spíše na to, jaké vrací výsledky. Ocenil bych rychlejší odezvu při hodnocení domácích úkolů. Podle toho, co jsem si zjistil od ostatních studentů a co jsem sledoval u sebe, řeší opravování domácích úkolů líným přístupem. Opraví je skoro výhradně až, když je to nutné (den před zkouškou, kdy už se nelze odhlásit). Každopádně to nevadí až tolik, pokud nejdete po vysloveně výborné známce. Předmět je postavený tak, že zkouška tvoří jen 45% hodnocení a tedy, pokud zvládnete předmět během semestru, je skoro nulová šance jí nedat. Pokud ale jdete na například jedničku, je fajn vědět, kolik musíte získat bodů, dokud máte možnost se odhlásit.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
He has excellent teaching skills. He gave me enough feedback on my assignments when I make mistakes on my solution. Overall, excellent professor.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 17.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
The professor clearly understood the topic and all related aspects. He explained the materials clearly and in an understandable way.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.02.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Výborne vysvetlené témata a vždy pomohol, aj keď sa bál človek spýtať. :)
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 15.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Dlouho trvající oprava domácích úkolů (až šest týdnů).
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 01.02.2016, 2. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Pán Mráz má obrovskú ochotu a má schopnosť vysletliť veci polopatisticky. Cvičenia boli pre mňa veľmi obohacujúce.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 23.01.2016, 1. ročník, , Program CŽV - zájmový
vstřícnost
RNDr. František Mráz, CSc. [32-KSVI], Neuronové sítě [NAIL002, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
He is an excellent professor. His teaching skills are great, and he helps students before they get lost in class.
RNDr. František Mráz, CSc. [32-KSVI], Dobývání znalostí [NDBI023, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.06.2018, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Je vidieť, že cvičenie má dobre pripravené. Dáva však veľký priestor na to, aby študenti odpovedali na otázky, ktoré sú položené a tým sa "stratí" veľké množstvo času. Bolo by teda dobré, ak by cvičenia prebiehali rýchlejšia a viac by sa toho stihlo.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 29.08.2016, 1. Ročník, , Program CŽV - zájmový
Jedno z nejlepších cvičení zatím. Skvělá uvolněná atmosféra, nebyl problém se kdykoli na cokoli zeptat a vyučující velmi ochotně a věcně vše vysvětlil.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 28.07.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Opravovat domácí úkoly až den před zkouškou vnímám velmi negativně a naprosto mi to kazí dojem z jinak velmi dobře koncipovaného cvičení. Je to bohužel zlozvyk pana Mráze - zatím na všech cvičeních, které jsem s ním absolvoval, tomu tak bylo. Je takový problém opravit úkoly třeba do dvou týdnů po odevzdání? Pak bych měl okamžitý feedback a mohl bych se poučit při vypracovávání následujícího úkolu. Navíc jsem takto až do poslední chvíle nevěděl, kolik mám vlastně bodů. Kdybych například věděl, že mám z prvního a druhého úkolu málo bodů, věnoval bych se posledním úkolům pečlivěji (a naopak - pokud mám dost bodů z prvních úkolů, můžu čas ve zkouškovém věnovat primárně jiným povinnostem).
Přístup ke studentům je jinak na skvělé úrovni, včetně dostupných materiálů.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 25.06.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Dobře vysvětlená látka i struktura úkolů. Vše je názorné a dobře pochopitelné.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 22.06.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Oceňuji pomalý a srozumitelný výklad.
Zlepšil bych pouze opravování úkolů. Pokud je po studentech chtělo aby dodržovali nějaké deadline s výraznou penalizací. Bylo by dobré aby podobný deadline měli i vyučující na opravení těchto úkolů.
doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. [32-KTIML], Neuronové sítě [NAIL002, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
She is always willing to support students. Excellent professor.
doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. [32-KTIML], Neuronové sítě [NAIL002, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 19.02.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
The lecture is very boring, and it is very easy to fall asleep.
Topics of the lecture should be reworked to be more up to date.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 12.01.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
I only attended the first lecture, which was painfully boring. However, this may not be a fault of the lecturer but a fault of the subject matter.

The exam was a bit inconvenient, the written part was on a different day than the oral part, and the oral part was very very slow: it took more than two hours, even though there was only a handful of students.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 22.02.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Přednáška je příliš pomalá a často se opakuje. Podle mého soudu by stačilo o hodinu méně. Přednášená látka je docela zajímavá ale některé věci se již dlouhou dobu v praxi nepoužívají. Zkouška je pohodová.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 07.02.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Prednáška nesplnila moje očakávania z nasledujúcich dôvodov:

1. Obsah - Je k dispozícií téma, ktorá za posledné roky zažíva nevídané pokroky a nadpriemerne vysoká hodinová dotácia prednášok. Z môjho pohľadu tento potenciál nie je vôbec využitý, hodinová dotácia je vykompenzovaná pomalým tempom výkladu (len úvodom do problematiky sa strávia 2 prednášky) a obsah predmetu pokrýva neurónové siete tak do roku 2000.

2. Sila hlasu - Výklad je slabo počuť. Neviem, či to je akustikou, alebo či doc. Mrázová skutočne prednáša tak potichu, každopádne ľudia v 3. rade a ďalej nepočujú takpovediac nič.

3. Angličtina - Prednášajúcej robí značné problémy a výklad nie je tak plynulý, ako by som si predstavoval. Obzvlášť mi vadili citoslovcia typu "hmm" "ahh" "eee" atď, ktoré sú žiaľ extrémne časté. V českom výklade tieto chyby nie sú, ale zrušenie anglickej výuky predmetu asi očakávať nemôžeme.

Pozitívne ale hodnotím:
1. Bodovací systém - 45% záverečný test, 35% práca na cvičeniach, 20% testy počas semestra. Výsledok tak skutočne odzrkadľuje prácu počas celého semestra.

2. Skúšku - p. Mrázová pôsobí na skúške príjemne a úlohy hodnotí férovo.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 23.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Bolo zrejme, ze vyucujuca ma v danej teme obrovsky prehlad. Latku casto obohacovala o novy pohlad respektive vysvetlenie, ktore temu viac ozrejmilo a priblizilo. Casto prinasala diplomove prace, v ramci ktorych sa tema spracovavala a ilustrovala na nich pouzitie preberanej latky.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
She is always willing to help students. She is nice to answer students' questions during and after lectures. Excellent professor.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 07.02.2017, 4. ročník, Informatika, bakalářské
Přednáška se těžko poslouchala - vysoký hlas kombinovaný s angličtinou není dobrá kombinace. Tak od 4. řady nebylo skoro slyšet, těžko se rozpoznávaly mezery mezi slovama.

Slidy by mohly být lepší, něco v nich je česky něco anglicky, nekonzistentní značení...
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 06.02.2017, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Byl jsem pouze na dvou přednáškách, takže hodnocení není komplexní. Důvody, proč jsem přestal chodit:
1) paní docentka nemluví příliš nahlas a na projevu/přednesu by se dalo také zapracovat
2) paní docentka nepokládá otázky do pléna, ale na konkrétní lidi, chodí se i k tabuli. Myslím, že toto patří spíše na cvičení.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.02.2017, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Předmět měl 2 přednášky týdně, ale upřímně věřím tomu, že pokud by se přednášející snažila, nebyl by problém se vejít do jedné (na druhou stranu kredity navíc se hodí). Výklad byl navíc relativně obtížně sledovatelný, částěčně možná díky angličtině. Dále se mezi jednotlivými okruhy někdy drobně pozměnilo značení (zbytecně?), což ještě více zesložitilo chápání látky při přednáškách a učení se na zkoušku. Slajdy by také zasloužili více pozornosti, určitě by prospělo víc příkladů a vizualizací, které by lépe nastínily, co se vlastně za oponou nudné algebry skrývá.
Oceňuji zapojování studentů do přednášek, přestože to většina kolegů vnímá jako nepříjemnost. Písemky v průběhu semestru také donutí člověka si látku zopakovat, přestože jsem přednášející při učení se na ně proklínal. Dále oceňuji přizvání hosta na předvánoční přednášku.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Mal som problémy s vnímaním prednášok, pretoźe sa často stalo, že som časť vety nepočul a nepomohlo ani, keď som si sadol do 2. lavice. Možno to bolo tou angličtinou.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 15.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Slidy nemají příliš vysokou úroveň, jsou velmi archaické. Nepřehledné, vzorce jsou často (vizuálně) deformované.

Přednes přednášející byl nezáživný, monotónní a tichý. Občas přednášející vyvolávala studenty k tabuli na otázky / příklady
zdánlivě související s probíranou látkou - myslím, že vyvolávání
k tabuli patří spíše na cvičení a ne na přednášku.

Celkově přednáška nesplnila má očekávání.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 14.02.2016, 3. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Přednášky možná trochu rozvleklé, ale na druhou stranu jsou relativně zábavné.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 09.02.2016, 3. Ročník, Informatika, bakalářské
Prednáška sa mi páčila, keď tam človek chodil a dával pozor nemohol mať problém pochopiť výklad, pretože pani docentka používa názorné intuitívne príklady "zo života".

Jediné, čo sa mi až tak nepáčilo, bolo , že predmet bol vyučovaný v angličtine, aj keď počet česky nehovoriacich študentov bol jeden. Predsa-len počuť to po česky je lepšie. Často sa stalo, že na prednáške boli len česky hovoriaci študenti, takže sa prednášalo v češtine a materiály boli tiež aj v češtine, takže sa to tak nejak vyrovnalo.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.02.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Relativně osobní přístup na přednáškách. Já osobně jsem to uvítal jako zajímavou změnu, ale nedivil bych se, kdyby to některé studenty odrazovalo od navštěvování přednášek.
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.
doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. [32-KTIML], Dobývání znalostí [NDBI023, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.06.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Výklad pani docentky je veľmi pútavý a obohacuje ho zaujímavými historkami. Nebolo by však na škodu, a by bol spád prednášok rýchlejší a stihlo by sa toho viac prebrať. Respektíve je ešte možnosť mať iba jednu hodinu do týždňa a prebrať rovnaký obejm látok.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 22.06.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Vyzdvihl bych pomalý a srozumitelný výklad a osobní přístup.

Histroky z praxe jsou povětšinou též zajímavé. Snad mi jen přijde zbytečné nechávat kolovat různé tiskoviny či články, zajímavější by bylo jen informovat co je v nich zajímavého.

Rovněž bych lehce snížil čas věnovaný něčemu jinému než tématu přednášek a nahradil ho podrobnějším výkladem k tématu (např statistice, boostingu atd.)
Připomínka k předmětu, Neuronové sítě [NAIL002, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 14.02.2019, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
- zpřehlednit systém bodování
- online testy jsou podle mě zbytečné - píšou se velké průběžné testy a online test stejně každý napíše s otevřenými slidy...
- zajímavější domácí úlohy ("spočtěte váhy sítě po první iteraci backpropagace..")
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 30.01.2019, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Fajn vysvetlené základy NN (perceptron, MLP, asociatívne siete). Nevýhodou je pre mňa používanie Matlabu, verím že by malo oveľa väčší zmysel využiť Python (tak či tak ho na riešenie projektu využívajú prakticky všetci).
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 18.01.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Na uvodnej hodine by sa zislo ukazat, ako nastavit upozornenia na moodly - az na konci semestra som zistil, ze okrem diskusneho fora boli rozne upozornenia pridavane aj do casti Novinky, kde boli pridavane oznamenia o novych ulohach/kvizoch/... Notifikacne maily mi chodili iba z diskusneho fora a tak som si zadania uloh musel sledovat vzdy sam.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 12.01.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
tl;dr: -Matlab, -Moodle (& quizzez), +project

**Matlab**: The practicals and the homeworks are done in Matlab. This means that most of the time is spent learning Matlab instead of learning neural networks. It also means that everything you learn becomes useless once you leave the university, unless you have hundreds of EUR to spend on buying Matlab and the toolkit for personal or commercial use: 800 EUR for Matlab, 460 EUR for Deep Learning Toolbox + 400 EUR for Parallel Computing Toolbox if you want to use GPU.

Working with some contemporary deep learning toolkit (TensorFlow, PyTorch, ...) would be much better: you don't have to learn a new programming language, they are open-source and you can actually use them in real world.

**Moodle**: Most points for the practicals were obtained with quizzez and assignment in Moodle. The UX of Moodle is horrible. More importantly, the questions in the quizzez are often very vague (and in English that is not always perfectly clear) and the answers cannot be unambiguously evaluated as true/false, so you usually have to guess which answers were meant to be correct. Modifying the tests to have only one accepted answer would help.

Basically, if the students don't manage to score 100 % in tests that are open-book, can be done at home, have no time limit, and can be repeated after seeing which answers are wrong, the tests are wrong.

**Project**: I liked the practical project at the end of the term. However, you have to learn everything yourself.

Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 07.02.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Trochu ma sklamal výber Matlabu ako technológie pre tento predmet. Hlavne tým, že škola neposkytuje licencie a na posledné úlohy už Octave nestačí. Predmet ako tento by podľa môjho názoru mal byť otvorený minimálne na 2-3 jazyky z ktorých by si študenti mohli vybrať. Túto teóriu potvrdzujú semestrové projekty, na ktorých voľný výber jazyka je a väčšina študentov volí Python.
Jakub Mifek, 07.02.2018, 4. Ročník, Informatika, bakalářské
Předmět je hezky strukturovaný a navazuje na přednášku. Jedná se o teoretický základ NN, který se určitě hodí znát, pokud se tomuto předmětu chcete dál věnovat. Návaznost na jiné předměty není třeba. Možná až na základní znalost matematické analýzy.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
This practice helped me understand how to create neural networks with MATLAB and its applications to real-world problems(that was the term project). I enjoyed this practice.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 17.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Well connected to the lectures.

What I really disliked was the slow pace of the exercises. During comparable time we would be able to cover twice to three times that many materials. Moreover, we did not cover the last lectures because we simply did not have time.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 18.02.2016, 2. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Cvičení bylo přínosné, kromě procvičení neuronových sítí jsme se naučili pracovat v Matlabu, což se mi už od té doby hodilo. Vadí mi jen Moodle, který mě často odhlašuje a neposílá mi upozornění na nové úkoly ani na blížící se deadliny.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 15.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Podmínky na zkoušku jsou zbytečně komplikované - body ze cvičení mají
jinou váhu než body z písemek během semestru, je potřeba neustále
přepočítávat procenta na celkový výsledek. Kdyby "bod" byl "bod",
bylo by to mnohem přehlednější.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 11.02.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Cvičení velmi dobře pokrývalo látku z přednášky a prakticky ozkoušelo všechny klíčové elementy.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 02.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Podle mého je škoda, že se tolik času věnuje Matlabu samotému. Myslím, že by stačilo jenom ve zkratce ukázat nejdůležitější věci. Dokonce by možná bylo lepší sepsat nějaký manuál oparátorů a příkazů, které se nejčastěji používají pro neuronové sítě a potom už to nedělat zbytečně tak dlouho na cvičení.

Větší důraz by se potom mohl věnovat na procvičení sítí s exotičtějším tvarem nebo učení bez učitele (Kohonenovy mapy, k-nejbližších, ...)

Naopak se mi velmi líbily prezentace projektů studentů. Byla to pěkná směsice nápadů a ukázka toho, co vše se dá s neuronovými sitěmi dělat.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 01.02.2016, 2. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Z cvičení nemám veľmi čo vytknúť, možno by som sa trošku zameral viac na súčasný stav neurónových sietí a novších modelov, nakoľko výskum v tejto oblasti veľmi rýchlo napreduje a gro prednášky čerpá z postaršej knižky. Na druhej strane, viem, že sa jedná len o úvod do tejto problematiky, takže neviem, do akej miery je to možné.
K samotným slidom z prednášky: uvítal by som dve minoritné zlepšenia: 1. na začiatku každej prezentácie ukázať stručný obsah samotnej prezentácie. Totižto ked ma prezentácia 100+ slidov, niekedy sa nedá ľahko zistiť, čo patrí pod čo a stručný obsah by tomu prospel.
2. Tiež by som doplnil motivácie k jednotlivým modelom, ktoré na prvé čítanie nie su jasné. (napr. ja som si az neskôr počas roka uvedomil, že celý backprop je obyčajný gradient descent a jediné čo rieši je efektívne počítanie derivácie zloženej funkcie)
Připomínka k předmětu, Neuronové sítě [NAIL002, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 20.02.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Doopravdy nevím jakým způsobem mám toto hodnocení uchopit.
Z anket a obsahu předmětu mi bylo jasné, že k předmětu budu mít hromadu výhrad, které se v anketě opakují pořád dokola, až si někdo může myslet, že anketu nikdo nečte. Můžu potvrdit, že je to výrazně horší, než jsem si v nejhorších snech představoval.

Vzhledem k tomu, že se již přes tři roky zabývám neuronovými sítěmi ve škole i v práci, kde dělám primární výzkum, můžu erudovaně tvrdit, že obsah přednášek již minimálně 10 let zastaralý. 25% prezentovaných informací je už dávno překonaných. 70% prezentovaných informací jsou historky, prostoje, neschopnost přednášejícího mluvit plynule anglicky, irelevantní videa, atd. 5% informací může být pro člověka absolutně nepolíbeného neuronovými sítěmi alespoň k něčemu. To, že se na JEDNÉ! z třech přednášek, které jsem omylem navštívil, pouští 10 minut filmu s Chaplinem a dvě písničky od Abby je samo o sobě vypovídající, že většina obsahu přednášek je s nulovým přínosem.

Nehledě na to, že do ledna 2019 jediné licence Matlabu, které měli studenti k dispozici byly v labu, tak cvičení byla celá v Matlabu, který by na trénování neuronových sítí dnes použil jen doopravdy málokdo - rozhodně ne nikdo ze soukromého sektoru. Vzhledem k tomu, že většina domácích úkolů a cvičeních byla o práci s Matlabem, myslím si, že cvičení by se měla jmenovat jako "Úvod do Matlabu", ne "Neuronové sítě".

Shrnutí: Předmět je absolutní ztrátou času. Obsah prezentovaný na přednáškách a cvičeních rozhodně nepomáhá Matfyzu v české nebo celosvětové pověsti jako prestižní školy. Jediná naděje je, že v nové akreditaci předmět Deep Learning nahradí tuto přednášku.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 19.02.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
The lecture is very boring, and it is very easy to fall asleep.
Topics of the lecture should be reworked to be more up to date.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 14.02.2019, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
zpřehlednit slidy
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 30.01.2019, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Dobrý predmet poskytujúci prehľad rôznych typov NN s dôrazom na pochopenie ideí týchto sietí, avšak tempo preberania látky na prednáške bolo na môj vkus trochu pomalé.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 12.01.2019, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
tl;dr: The course is outdated and the subject matter is irrelevant.

**Outdated**: The subject of this course is a historical view of the theory of neural networks from the second half of the 20. century. The lectures closely follow a textbook from 1996 (Raul Rojas - Neural Networks: A Systematic Introduction) and contain nothing that would be even remotely fresh.

**Irrelevant**: From the perspective of machine learning and AI, the subject matter is almost completely irrelevant. The presented models are trivial (linear classifiers, nearest-neighbor classifier, k-means, PCA, ...) and are not useful for any serious ML -- instead, they were proposed as models for neural activity in biological systems.

If you want to learn something modern AI, you have to try your luck elsewhere.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 07.02.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Na tento predmet som sa ako študent AI fakt tešil. 9 kreditov, 4+2 dotácia a téma, ktorá je v posledných rokoch takpovediac číslo 1 v IT. Tento potenciál nie je využitý ani na 20% a preto ma predmet ako taký sklamal.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 23.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Predmet dava dobry prehlad v oblasti neuronovych sieti. Vytkol by som ale dve veci, ktore by sa podla mna dali zlepsit:

- Predmet obsahuje casto veci, ktore boli aktualne 20-40 rokov dozadu a dnes sa uz velmi nepouzivaju. Bolo by teda dobre dat studentom prehlad aj v tom, co sa pouziva respektive spominat, preco sa niektore oblasti NN uz nepouzivaju

- Vzhladom na hodinovu dotaciu bol preberanny rozsah nedostacujuci. V podobnej dotacii (2 prednasky) by sa pokojne dalo stihnut aj o polovicu vacsie mnozstvo latky. Navrhoval by som teda bud znizit pocet hodin predmetu alebo pridat nove temy.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.01.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
This course was interesting. I learned so much about the theory of neural networks and its applications.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 19.02.2017, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Největším problémem přednášky je sylabus, který již značně zastaral a nebyl upraven. Přednáška se tak většinu času zabývá historickými modely (Hebbovské učení, Kohonenovy mapy, Perceptron). V přednášce zcela chybí přehled základních metod pro aplikaci neurovových sítí v typických oblastech jako je zpracovaní obrazu, videa, zvuku nebo přirozeného videa. Přednáška například zcela vynechává konvoluční sitě. Prudký rozvoj teorie NS v posledních letech též vůbec není reflektován.

Přednáška je velmi rozvláčná, při rychlejším tempu výkladu by stačila i dotace 2/2. Některé části (PCA, práce s daty) by šlo zcela vynechat, přednáška by mohla navazovat např. na předmět Úvod do strojového učení.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 07.02.2017, 4. ročník, Informatika, bakalářské
Sice je to předmět za 9 kreditů, ale přijde mi, že těch povinností tam je zbytečně moc (úkoly, online testy, písemky, zkouška, zápočtový projekt, body na hodinách, možná ještě na něco zapomínám).
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 06.02.2017, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Přednáška probírá základní (staré) modely u kterých i končí, ačkoli při této dotaci by mohla jít i více do přítomnosti.
Slajdy jsou nepříliš kvalitní a člověk má problém se v nich orientovat.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.02.2017, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Pokud je cílem předmětu seznámit posluchače se základy neuronových sítí, pochopil bych mírnou seznámení s základními principy atd., ale nevidím důvod trávit relativně hodně času nad algoritmy, které byly zastaralé již před 15 lety. Naopak spousta velmi zajímavých věcí byla vynechána (např. pokud vím, nepadla ani zmínka o konvolučních neuronových sítích), stejně tak jako praktické rady, jak danou technologii používat (jak správně poznamenal můj kolega při vypracovávání zápočtového projektu: "Pár dobrých blogpostů a vím o používání neuronek víc, než z celého semestru přednášek.").
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 15.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Neuronové sítě mě velmi zklamaly hlavně svým obsahem. Při dotaci 2 přednášek na týden by člověk čekal, že se toho probere mnohem víc. Snad měsíc trvalo, než se probral základní backprop.

Paní Mrázová klade až moc velký důraz na vzorečky, ale přišlo mi, že naprosto chybí nějaký nadhled. Co, kdy a proč použít. To by mě zajímalo mnohem víc, než vzorečky, které si stejně několik týdnů po zkoušce už nepamatuji.

Jak už jsem zmínil, obsah přednášky se mi taky moc nelíbil. Většina věcí šla probrat mnohem rychleji (a případně do detailů procvičit na cvičení - radši udělat 2 cvičení týdně, než 2 přednášky).

Přijde mi, že nic, co jsme se učili na přednášce už se dnes ani nepoužívá. Hebbovské učení (ze 40. let) je hodně jednoduché a naprosto nepraktické, přesto jsme s ním strávili snad třetinu všech přednášek. Naopak učení bez učitele jsme jenom naťukli. Kohonenovy mapy (80. léta) byly už taky dávno překonané. Celé této kapitole by se určitě dalo věnovat mnohem dýl a víc do hloubky.

Slidy byly taky velmi špatné, proměnné ve vzorečcích nebyly nikde vysvětlené, indexy se míchaly nahoře a dole. Vůbec nebyly vysvětlené myšlenky algoritmů, jenom všudypřítomné, nic neříkající vzorečky.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 15.02.2016, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Podmínky na zkoušku jsou zbytečně komplikované - body ze cvičení mají jinou váhu než body z písemek během semestru, je potřeba neustále
přepočítávat procenta na celkový výsledek. Kdyby "bod" byl "bod",
bylo by to mnohem přehlednější.

Při mírném zrychlení a vynechání méně podstatných věcí by stačila
jen jedna přednáška týdně. Ocenil bych i nějaké novinky v oboru.
Předmět sám o sobě by mohl být / je zajímavý, potřebuje ale aktualizaci.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 14.02.2016, 3. Ročník, Informatika, navazující magisterské
zajímavý předmět zeširoka pojednávající o použití neuronových sítí.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 12.02.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Přednáška určitě zajímavá, poskytne dobrý úvod do problematiky i porozumění principům. Nicméně myslím, že by zasloužila určitý refactoring, některá témata vypustit a některá zajímavá naopak přidat. Stejně tak bych uvítal lépe zpracované a konzistentní slidy.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 11.02.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Proberou se základy neuronových sítí (feedforward/samoorganizační).

Myslím, že přednáška by měla zahrnovat i nějaké modernější techniky (cross-entropy, exploding/vanishing gradient, konvoluční sítě, softmax, dropout, LSTM, ...) a omezit nějaké starší techniky.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.02.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Výuka byla v pořádku. Řešené příklady u tabule byly poněkud zmatečné, studenti často nevěděli, co se po nich vlastně chce.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 23.01.2016, 1. ročník, , Program CŽV - zájmový
Občas v posluchárně S5 není dobře slyšet přednášejícího (špatná akustika)
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.
Připomínka k předmětu, Dobývání znalostí [NDBI023, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.06.2018, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Cvičenie bolo dizajnované, aby obsahovo pokrývalo objem látky z prednášok. Bolo však veľké množstvo materiálu, ktoré sa neprebralo / nezačalo preberať. Podľa mňa by bolo vhodné, keby bolo cvičenie dynamickejšie a stihlo sa toho viac.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 19.09.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Docela dobré cvičení. Na začátku bych vynechal úvod do matlabu – takřka tentýž probíhá na Neuronových sítích, většina studentů ho tam zažila a přijde mi, že by se bez něj dalo stihnout více zajímavějších věcí. Vadí mi, že zatímco na odevzdání řešení domácích úkolů platí poměrně přísné deadliny (odečítání bodů), jejich opravení proběhlo až v noci (!) před zkouškou. Člověk pak po celý semestr nemá téměř žádnou zpětnou vazbu.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 25.06.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Na cvičení jsme si zkušili naimplementovat nebo použít některé metody/algoritmy z přednášky. Některá konkrétní cvičení jsou totožná s těmi z neuronových sítí. Vše se programuje v matlabu, což byl bohužel důvod, proč jsem na cvičení časem přestal chodit.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 22.06.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Oceňuji pomalost a srozumitelnost cvičení. Jsou rozumně provázané s přednáškou. V průběhu semestru se dělají 4 úkoly na kterých oceňuji jednoznačné zadání.

Jediným výrazným nedostatkem je nulová zpětná vazba ohledně úkolů. Opraveny mohou být třeba i po 3 měsících 4 hodiny před zkouškou.

Zápočtového projektu se člověk nemusí bát, cílem je se jen "popálit od dat".
Připomínka k předmětu, Dobývání znalostí [NDBI023, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 21.06.2018, 1. ročník, Informatika, navazující magisterské
Predmet pokrýva široké spektrum tém z DM, ktoré sú veľmi zaujímavé. Čo ma naopak sklamalo je veľký prekryv s inými predmetmi zaoberajúcimi sa strojovým učením (ML, ML methods, ML in Bioinformatics). Bolo by vhodné, ak by sa vyučujúci dohodli a každý predmet by mal veľkú časť, ktorá by sa na iných predmetoch neučila.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 19.09.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Slidy se spoustou chyb, již několik let stejné, není vidět snaha se zlepšit. Myslím, že dotace 9 kreditů je na tento předmět zbytečně vysoká.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 25.06.2016, 2. ročník, Informatika, navazující magisterské
Přednáška má velký přesah se strojovým učením a dalšími podobnými předměty. V průběhu semestru se píšou dvě písemky.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 23.06.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Prednaska se mi nelibila. Pani Mrazova podle me vysvetluje jednoduche veci slozite a spise je zamlzi, nez aby usnadnila jejich pochopeni. Dava priklady, ktere s latkou nekdy prilis nesouvisi a ktere latku take spise zatemni. Ze slajdu se uci pomerne tezko a jiny material k prednasce neexistuje.
Myslim, ze by pomohlo, kdyby byly algoritmy, dukazy a priklady psany na tabuli. Ted jsou totiz rozlozeny na nekolik slidu a clovek vidi vzdy jen jeden, coz znesnadnuje pochopeni.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 22.06.2016, 1. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Předmět se kryje s předměty týkající se strojového učení. Metody a techniky jsou vysvětlovány pomalou a srozumitelnou formou.

Předmět je hodně okecávací a tím pádem neuspěchaný, někomu to vyhovuje a někoho to může odradit.

K látce bych snad jen vytknul že se zaobírá některými dle mého nedůležitými aspekty jako jsou například "metodiky pro dobývání znalostí" (SEMMA, 5A, ...)
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 27.05.2016, 2. Ročník, Informatika, navazující magisterské
Navrhla by som skratit kapitolu o rozhodovacich stromoch a ziskany cas venovat neuronovym sietam s back propagation. Inak zaujimavy predmet, primerane narocny, synchronizacia medzi prednaskou a cvicenim by sa mohla zlepsit.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK