PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Algoritmy strojového učení a jejich použití ve fyzice vysokých energií - NJSF162
Anglický název: Algoritmy strojového učení a jejich použití ve fyzice vysokých energií
Zajišťuje: Ústav částicové a jaderné fyziky (32-UCJF)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2023
Semestr: letní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: letní s.:2/1, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: Mgr. Tomáš Sýkora, Ph.D.
Anotace -
Poslední úprava: doc. Mgr. Milan Krtička, Ph.D. (13.02.2023)
• use of neural networks for fast simulation, generative models • use of neural networks for tracking – application of Kalman filter • modelling of triggering using neural networks • neural networks for particle identification, event classification, event shapes, fast calorimeter simulation • application of neural networks in accelerator physics – detection of anomalies in beam position monitoring, suggestion of correction tools for optimization of linear optics, optimization of the collimation system, lifetime and performance optimization and detection of hidden correlations
Literatura -
Poslední úprava: doc. Mgr. Milan Krtička, Ph.D. (13.02.2023)

books

[1] Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg, ISBN:0-387-31073-8

[2] Kevin Gurney, An introduction to neural networks, UCL Press, ISBN: 1-85728-673-1

[3] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification (2nd Edition), Wiley-Interscience New York, NY, USA, ISBN:0471056693

[4] Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, ISBN: 070428077

[5] S. Theodoridis K. Koutroumbas, Pattern Recognition, Elsevier, ISBN:9781597492720

[6] Stuart J. Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall Press Upper Saddle, River, NJ, USA, ISBN:0136042597 9780136042594

online books:

[1] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, www.deeplearningbook.org

[2] Michael Nielsen, Neural Networks and Deep Learning, http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html

other links:

https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

https://www.pyimagesearch.com/2018/03/05/7-best-deep-learning-books-reading-right-now/

https://www.goodreads.com/search?q=deep+learning

Sylabus -
Poslední úprava: doc. Mgr. Milan Krtička, Ph.D. (13.02.2023)

use of neural networks for fast simulation, generative models

use of neural networks for tracking - application of Kalman filter

modelling of triggering using neural networks

neural networks for particle identification, event classification, event shapes, fast

calorimeter simulation

application of neural networks in accelerator physics - detection of anomalies in beam position monitoring, suggestion of correction tools for optimization of linear optics, optimization of the collimation system, lifetime and performance optimization and detection of hidden correlations

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK