Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: inżynieria materiałowa
Sylabus przedmiotu Uczenie maszynowe, ekstrakcja cech i zastosowania:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Uczenie maszynowe, ekstrakcja cech i zastosowania | ||
| Specjalność | informatyka techniczna i telekomunikacja | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Matematyka |
| W-2 | Wprowadzenie do informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przedstawienie szybkich technik ekstrakcji cech i algorytmów uczenia maszynowego w zadaniach detekcji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Implementacja w wybranym języku programowania prostego detektora (np. twarzy) na bazie cech Haara lub deskryptora HOG oraz wybranego algorytmu boostingu. | 10 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Ekstrakcja cech poprzez obrazy całkowe w zadaniach szybkiej detekcji. Falki Haara, ortogonalność, przybliżanie w normie kwadratowej w bazach ortogonalnych. Cechy Haara i ich parametryzacja. Deskryptor HOG. | 8 |
| T-W-2 | Klasyfikatory zespołowe. Algorytmy AdaBoost i RealBoost i ich własności matematyczne. Niektóre "słabe" klasyfikatory w ramach zespołu: decision stumps, płytkie drzewa, rozkłady normalne. Związki RealBoost z regresją logistyczną. | 5 |
| T-W-3 | Kaskady klasyfikatorów. Miary: czułość i FAR w kaskadzie i jej etapach. Krzywa ROC i miara AUC. Algorytm uczenia kaskady. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Praca własna nad implementacją detektora. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach. | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 5 |
| A-W-3 | Samodzielne prześledzenie wyprowadzeń matematycznych i algorytmicznych z wykładów. | 16 |
| A-W-4 | Kolokwium zaliczeniowe. | 2 |
| A-W-5 | Przygotowanie się do kolokwium egzaminacyjnego. | 22 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Wykład problemowy |
| M-3 | Metody programowane z użyciem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Dwie wejściówki (10 minutowe) na zakończenie każdego bloku tematycznego laboratoriów. |
| S-2 | Ocena formująca: Dwie oceny zaliczeniowe z napisanych programów. |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za laboratoria jako średnia z ocen formujących. |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Ocena końcowa za wykłady z kolokwium egzaminacyjnego. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE04ITT_W01 Ma znajomość ważnych algorytmów i technik stosowanych do ekstrakcji cech/wiedzy z danych oraz detekcji ze szczególnym naciskiem na szybkość obliczeń. | SD_3_W01 | — | C-1 | T-W-2, T-W-1, T-W-3 | M-1, M-2 | S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE04ITT_U01 Potrafi samodzielnie zaprogramować wybrane algorytmy ekstrakcji cech i uczenia, i zastosować je do praktycznego problemu (na przykładzie detektora twarzy). | SD_3_U01 | — | C-1 | T-P-1 | M-3 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE04ITT_W01 Ma znajomość ważnych algorytmów i technik stosowanych do ekstrakcji cech/wiedzy z danych oraz detekcji ze szczególnym naciskiem na szybkość obliczeń. | 2,0 | Nie potrafi wyjaśnić podstawowego sensu zadań klasyfikacji i indukcji reguł. |
| 3,0 | Potrafi wyjaśnić podstawowy sens zadań klasyfikacji i indukcji reguł. | |
| 3,5 | Potrafi wyjaśnić sposób działania naiwnego klasyfikatora Bayesa. | |
| 4,0 | Potrafi wyjaśnić sposób działania naiwnego klasyfikatora CART. | |
| 4,5 | Zna sens i własności technik regularyzacji L1 i L2. | |
| 5,0 | Zna techniki dla meta-klasyfikatorów: bagging i boosting. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE04ITT_U01 Potrafi samodzielnie zaprogramować wybrane algorytmy ekstrakcji cech i uczenia, i zastosować je do praktycznego problemu (na przykładzie detektora twarzy). | 2,0 | Nie potrafi wykonać podstawowej implementacji w dowolnie wybranym języku/środowisku prostego klasyfikatora (naiwny Bayes lub CART) |
| 3,0 | Potrafi wykonać podstawową implementację w dowolnie wybranym języku/środowisku prostego klasyfikatora (naiwny Bayes lub CART) | |
| 3,5 | Potrafi przygotować zbiór danych do analizy. | |
| 4,0 | Potrafi przetestować klasyfikator. | |
| 4,5 | Potrafi zmierzyć czułość i specyficzność opracowanego klasyfikatora, a także podać przedziały ufności na te parametry. | |
| 5,0 | Potrafi wykonać zaawansowaną implementację w dowolnie wybranym języku/środowisku klasyfikatora (regularzyacje L1, L2 lub AdaBoost) |
Literatura podstawowa
- J. Koronacki, J. Ćwik, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005
- P. Cichosz, Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- D. Hand, H. Manilla, P. Smyth, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
- V. Cherkassky, F. Mulier, Learning from data, Wiley & Sons, 2007