dr inż. Maciej Kraszewski

inżynier

menedżer R&D

nauczyciel akademicki

dr inż. Maciej Kraszewski

inżynier

menedżer R&D

nauczyciel akademicki

Eksploracja danych

Zakres materiału

Blok 1 – Uczenie maszynowe

  • Uczenie z nadzorem – Regresja
  • Uczenie z nadzorem – Klasyfikacja
  • Uczenie z nadzorem – Metody zaawansowane
  • Uczenie bez nadzoru

Blok 2 – Sieci neuronowe

  • Frameworki i podstawy sieci neuronowych
  • Sieci konwolucyjne i rozpoznawanie obrazów
  • Sieci rekurencyjne i analiza języka naturalnego
  • Sieci neuronowe, a uczenie bez nadzoru

Blok 3 – Praktyczna implementacja projektu ML

  • Implementacja w systemach wbudowanych
  • Implementacja typu SaaS

Literatura i materiały pomocnicze

Blok 1 – Uczenie maszynowe

Blok 2 – Sieci neuronowe


Zasady zaliczenia

Aby otrzymać zaliczenie należy spełnić łącznie następujące warunki:

  • Aktywność na zajęciach. Zajęcia będą prowadzone w trybie “odwróconej klasy”. Przed zajęciami należy przygotować się studiując zadane materiały. W trakcie zajęć skupimy się na dyskusji nad zastosowaniem poznanych treści do konkretnych problemów.
  • Projekt i kolokwium zaliczeniowe. W trakcie semestru należy zespołowo przygotować propozycję biznesową nowego produktu wykorzystującego metody uczenia maszynowego. Zaliczenie będzie miało formę kolokwium (prezentacji), na której należy przedstawić koncepcję produktu tak jak potencjalnym inwestorom.

Materiały

Materiały będą się pojawiać w trakcie trwania semestru.

Tydzień 1 – Problemy regresji

Materiały podstawowe: tydzień 1 i 2 z kursu Machine Learning na Courserze, materiały wideo dostarczone przeze mnie.


Kontakt

W sprawach związanych z przedmiotem proszę pisać do mnie na adres maciej.kraszewski[at]apsl.edu.pl, a tytuł wiadomości rozpocząć od “Eksploracja danych”.