Seminar on advanced data analysis - NAIL125

• Title: Seminář z pokročilé analýzy dat
• Guaranteed by: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2022
• Semester: summer
• E-Credits: 3
• Hours per week, examination: summer s.:0/2, C [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: English, Czech
• Teaching methods: full-time
• Note: you can enroll for the course repeatedly
• Guarantor: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.
• Teacher(s): doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.

Annotation

English

This subject is organized as a review and research seminar focused on contemporary topics from the area of neural networks, deep learning, social network analysis and data mining. It is primarily intended for PhD and MS students working on their dissertations and theses on related topics. Student presentations are based on previously published papers or their own work.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Czech

Předmět je koncipován jako referativní a výzkumný seminář zaměřený na aktuální problematiku z oblasti neuronových sítí, hlubokého učení, analýzy sociálních sítí a dobývání znalostí. Seminář je určen především doktorandům a diplomantům píšícím práci na takové téma. Referáty vycházejí z publikovaných článků anebo vlastních výsledků studentů.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Aim of the course

English

By means of oral presentations, the seminar teaches students how to follow and understand recent results achieved in the area, how to solve relevant problems and present the obtained research results.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Czech

Formou referátů naučit studenty sledovat aktuální poznatky z oblasti analýzy dat, připravit si vlastní prezentaci a případně i samostatně řešit vybrané problémy.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Course completion requirements

English

Credit is given for an own presentation of a student and his/her active participation at seminars (at least 80% of seminars attended). The credit cannot be repeated.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Czech

Zápočet je udělen za vlastní prezentaci a aktivní účast na alespoň 80% seminářů. Zápočet se opakovat nedá.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Literature

English

Conference proceedings

• Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

• International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

• IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM)

• Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)

Journals

• IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

• Neural Networks, Neurocomputing

• IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

• Social Network Analysis and Mining

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Czech

Sborníky konferencí

• Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

• International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

• IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM)

• Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)

Časopisy

• IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

• Neural Networks, Neurocomputing

• IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

• Social Network Analysis and Mining

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Teaching methods

English

A seminar with oral reports, where students present current research results reviewed from the literature or their own results. It may involve solving of selected problems relevant to the area.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Czech

Referativní seminář, kde studenti prezentují výsledky nastudované z literatury anebo výsledky své vlastní práce. Součástí výuky může být také návrh řešení vybraného problému.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Syllabus

English

This seminar has no fixed syllabus. Its actual content consists of reviewing assigned papers and discussions of research topics that are the subject of master theses and doctoral dissertations - mainly in the field of neural networks, deep learning, social network analysis or data mining.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)

Czech

Tento seminář nemá pevný sylabus. Jeho aktuální obsah sestává z referování přidělených článků a diskusí nad výzkumnými tématy, která jsou řešena v rámci diplomových a doktorských prací - zejména v oblasti neuronových sítí, hlubokého učení, analýzy sociálních sítí anebo dobývání znalostí.

Last update: Hric Jan, RNDr. (28.05.2020)