SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Podstawy uczenia maszynowego |
Kod przedmiotu | 11.3-WK-IiEP-PUM-S18 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Informatyka i ekonometria |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. licencjata |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2018/2019 |
Semestr | 5 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Typ przedmiotu | obieralny |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Założeniem kursu jest zapoznanie studentów z podstawowymi algorytmami uczenia maszynowego mającymi obecnie bardzo szerokie zastosowanie w praktycznej analizie różnego typu zbiorów danych.
Celem końcowym kursu jest nabycie przez studenta umiejętności wyboru odpowiednich metod uczenia maszynowego w zależności od postawionego praktycznego problemu. Umiejętność odkrywania wzorców oraz reguł ukrytych w danych. Użycie metod uczenia maszynowego jako wsparcie w procesie wspomagania decyzji biznesowych.
Dodatkowo analizy danych rzeczywistych będą przeprowadzane przy użyciu obecnie bardzo popularnego wśród analityków oprogramowania R. Po tym kursie student będzie posiadał umiejętność wykorzystania specjalistycznych bibliotek programu R, do rozwiązywania konkretnych problemów za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
Znajomość podstaw statystyki oraz rachunku prawdopodobieństwa.
Wykład/Laboratorium:
Wykład: tradycyjny i problemowy.
Laboratorium: rozwiązywanie problemów badawczych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego przy wykorzystaniu specjalistycznych bibliotek programu R. Dyskusja. Praca w zespole.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Sprawdzanie stopnia przygotowania studentów oraz ich aktywności zarówno na laboratorium, jak i na wykładzie.
Ocena z laboratorium wystawiana będzie na podstawie wyników z kolokwium i/lub projektów.
Zmodyfikowane przez dr Alina Szelecka (ostatnia modyfikacja: 22-11-2019 09:23)