Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Machine Learning:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Machine Learning | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Basic knowledge of Matlab or Mathcad environments |
| W-2 | Basic knowledge about programming |
| W-3 | Basic knowledge of linear algebra, probability and statistics |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | This course is intended to present a unified approach to machine learning techniques and algorithms and their applications in practical problems. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Students prepare individual project with the requirements given by the teacher. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Classification. | 2 |
| T-W-2 | Generative vs. discriminative learning. | 2 |
| T-W-3 | Naive Bayes. | 2 |
| T-W-4 | Gaussian discriminant analysis. | 2 |
| T-W-5 | Linear models: linear and polynomial regression. | 2 |
| T-W-6 | L2 and L1 regularization. | 2 |
| T-W-7 | Sparse models, logistic regression. | 2 |
| T-W-8 | Non-linear models: decision trees, instance-based learning, boosting, neural networks. | 2 |
| T-W-9 | Support vector machines and kernels. | 2 |
| T-W-10 | Computational learning theory. | 2 |
| T-W-11 | Unsupervised learning: clustering. | 2 |
| T-W-12 | K-means, mixture models, density estimation, expectation maximization. | 2 |
| T-W-13 | Autoencoder, PCA | 2 |
| T-W-14 | Structured models: graphical models, Bayes nets. Learning in dynamical systems: Hidden Markov Models and other types of temporal/sequence models. Approximate inference. Gibbs sampling. Deep belief learning. | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Participation in classes | 30 |
| A-P-2 | Generating projects' reports. | 70 |
| 100 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in classes | 30 |
| A-W-2 | Reading relevant literature. | 20 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Traditional lecture. Students prepare individual projects and reports. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Written exam (test) / project work |
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-WE_2-_null_W01 Knowledge of basic machine learning algorithms. Ability to implement some machine learning algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-11, T-W-13, T-W-5, T-W-14, T-W-9, T-W-4, T-W-2, T-W-12, T-W-10, T-W-6, T-W-8, T-W-7 | M-1 | S-1 |
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-WE_2-_??_U01 Students will get the skills about creating algorithms related to the machine learning theory and also ability to implement some machine learning algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-11, T-W-13, T-W-5, T-W-14, T-W-9, T-W-4, T-W-2, T-W-12, T-W-10, T-W-6, T-W-8, T-W-7 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_null_W01 Knowledge of basic machine learning algorithms. Ability to implement some machine learning algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | 2,0 | |
| 3,0 | The student received points in the range of 50-60% of credit questions. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WE_2-_??_U01 Students will get the skills about creating algorithms related to the machine learning theory and also ability to implement some machine learning algorithms in chosen environment (e.g. Matlab). | 2,0 | |
| 3,0 | The student received points in the range of 50-60% of credit questions. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
Literatura dodatkowa
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman, The Elements of Statistical Learning Second Edition, Springer, 2009
- Garreth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning, Springer, 2013
- Ethem Alpaydin, Introduction to Machinning Second Edition, MIT Press, 2009
- Tom Mitchell, achine Learning, McGraw-Hill, 1997