Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Hidden Markov models and its applications:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Hidden Markov models and its applications | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Pietrzykowski <Marcin.Pietrzykowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Basics of statistics and higher mathematics. |
| W-2 | Basic knowledge about artificial intelligence. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Theoretical knowledge about Markov Models. |
| C-2 | The ability to apply Markov Models in patter recognition tasks. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Solving pattern recognition problems with Markov Chain | 2 |
| T-L-2 | Developing own implementation of Markov Chain | 2 |
| T-L-3 | Solving pattern recognition problems with Hidden Markov Model | 5 |
| T-L-4 | Developing own implementation of Hidden Markov Model | 4 |
| T-L-5 | Solving pattern recognition problem with Continuous Observation Densities HMM | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Intorduction to Markov Models, "Observable" Markov Model | 2 |
| T-W-2 | Fundamentals of Hidden Markov Models (HMM) | 2 |
| T-W-3 | Forward-backward algorithm, Viterbi Algorithm | 2 |
| T-W-4 | Baum-Welch Reestimation method | 2 |
| T-W-5 | Implementation issues for HMM: variables scaling, multiple observations sequences | 2 |
| T-W-6 | Continuous Observation Densities in HMM | 2 |
| T-W-7 | Mixture HMM | 2 |
| T-W-8 | Exam | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Laboratory attendance | 15 |
| A-L-2 | Student individual work | 45 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Lectures attendance | 15 |
| A-W-2 | Student individual work | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Informative lectures |
| M-2 | Discussion |
| M-3 | Work with computers at laboratories |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: project work |
| S-2 | Ocena podsumowująca: written exam |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_W01 After the course the student will possess knowledge about the construction, internal algorithms and applications of Markov Models, Hidden Markov Models and its modifications. | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-4, T-W-5 | M-2, M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_U01 After the course students will be able to make use of HMM in patter recognition tasks. | — | — | C-2 | T-L-4, T-L-1, T-L-2, T-L-5, T-L-3 | M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_W01 After the course the student will possess knowledge about the construction, internal algorithms and applications of Markov Models, Hidden Markov Models and its modifications. | 2,0 | |
| 3,0 | The student possesses basic knowledge about Markov Models, internal algorithms and its applications. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_U01 After the course students will be able to make use of HMM in patter recognition tasks. | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to use Markov Models in a simple pattern recognition task. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Ming Liao, Applied Stochastic Processes, 2013
- Andrew M. Fraser, Hidden Markov Models and Dynamical Systems, 2008
- Gernot A. Fink, Markov Models for Pattern Recognition: From Theory to Applications, 2008