SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Uczenie maszynowe w Python |
Kod przedmiotu | 11.3-WK-IDD-UMP-S18 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Inżynieria danych |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra |
Semestr rozpoczęcia | semestr letni 2022/2023 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 6 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
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 | - | - | Egzamin |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Celem kursu jest zapoznanie studentów z algorytmami uczenia maszynowego oraz ich właściwym wykorzystaniem w zagadnieniach praktycznych. Po tym kursie student będzie posiadał umiejętność implementacji algorytmów uczenia maszynowego przy wykorzystaniu specjalistycznych bibliotek programu Python. Założeniem kursu jest przygotowanie studentów do rozwiązywania praktycznych problemów przy wykorzystaniu zarówno klasycznych modeli statystycznych, jak również algorytmów sieci neuronowych oraz innych poznanych metod uczenia maszynowego. Ważnym celem tego przedmiotu jest rozwinięcie umiejętności wnioskowania, analitycznego myślenia oraz doboru właściwych algorytmów uczenia maszynowego do zadanego problemu.
Znajomość podstaw statystyki oraz podstaw programowania.
Wykład/Laboratorium:
Wykład: tradycyjny i problemowy, prezentacja multimedialna.
Laboratorium: program laboratorium obejmuje pogłębienie zagadnień omawianych na wykładach. Rozwiązywanie problemów badawczych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego przy wykorzystaniu specjalistycznych bibliotek programu Python. Praca w zespole. Dyskusja związana z wykorzystaniem odpowiednich algorytmów oraz interpretacja wyników pośrednich i końcowych.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Wykład. Wiedza nabyta w ramach wykładu będzie weryfikowana testem zaliczeniowym złożonym z pytań teoretycznych i praktycznych zadań. Próg zaliczeniowy to 50% sumy punktów. Zagadnienia zaliczeniowe, na podstawie których opracowywane będą pytania zostaną przekazane studentom przed egzaminem.
Laboratorium. Umiejętności nabyte w ramach zajęć laboratoryjnych weryfikowane są na podstawie wykonania przez studenta wskazanych zadań i problemów rozliczanych w formie raportów. Próg zaliczeniowy to 50% sumy punktów.
Ocena końcowa. Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (60%) i ocena z egzaminu (40%). Warunkiem koniecznym uzyskania pozytywnej oceny końcowej jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu i laboratorium.
Zmodyfikowane przez dr Magdalena Wojciech (ostatnia modyfikacja: 25-05-2022 23:45)