Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Sylabus przedmiotu Uczenie maszynowe 1:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Uczenie maszynowe 1 | ||
Specjalność | Inteligencja obliczeniowa | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Jacek Klimaszewski <Jacek.Klimaszewski@zut.edu.pl>, Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>, Marcin Pietrzykowski <Marcin.Pietrzykowski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki |
W-2 | Podstawowe wiadomości z algebry liniowej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie z podstawowymi algorytmami uczenia maszynowego |
C-2 | Nabycie umiejętności rozpoznawania róznych zadań ucznia maszynowego w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik i algorytmów do ich rozwiązywania |
C-3 | Nabycie umiejętności implementacji wybranych metod ucznia maszynowego. |
C-4 | Przygotowanie do prowadzenia badań naukowych w dyscyplinie Informatyka |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Wprowadzenie do środowiska python/sklearn. | 2 |
T-L-2 | Testowanie klasyfikatorów w pakiecie sklearn: miary jakości klasyfikacji, ROC i AUC, klasyfikacja wieloklasowa. | 2 |
T-L-3 | Drzewa decyzyjne: algorym uczenia, przycinanie, testowanie. | 2 |
T-L-4 | Metoda SVM wariant liniowy implementacja, Wariant nieliniwy badanie wpływu wyboru jądra na działanie algorytmu SVM ze zbiorami nieseparowalnymi liniowo, | 2 |
T-L-5 | Regresja liniowa i logistyczna, regularyzacja modeli (ridge, lasso, elastic-net, fussed-lasso) algorytmy uczenia, wybrane zastosowania. | 4 |
T-L-6 | Metody selekcji zmiennych: selekcja zmiennych oparta na entropii oraz informacji wzajemnej, selekcja zmiennych oparta na modelach regularyzowanych. | 4 |
T-L-7 | Wielowarstwowa sieć neuronowa oraz algorytm wstecznej propagacji błędów, wybrane zastosowania. | 4 |
20 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Powtórzenie z rachunku prawdopodobieństwa: prawdopodobieństwo warunkowe, prawdopodobieństwo całkowite, reguła Bayesa, wielowymiarowe zmienne losowe, korelacje. | 2 |
T-W-2 | Paradygmaty uczenia maszynowego, pojęcia podstawowe, dwa podstawowe zadania uczenia nadzorowanego (klasyfikacja i regresja), testowanie maszyn uczących się (miary jakości w modeli klasyfikacyjnych i regresyjnych, ROC i AUC, bootstrap, kroswalidacja). | 2 |
T-W-3 | Elementy teorii informacji, entropia, informacja wzajemna i ich własności | 2 |
T-W-4 | Drzewa klasyfikacyjne, algorytm uczenia, miary zanieczyszczenia, strategie przycinania (głębokość, rzadkie węzły, kary za liść), przeglądanie poddrzew wyczerpujące i zachłanne, algorytm przycinania z automatycznym wyborem kary za liść. | 2 |
T-W-5 | Klasyfikatory funkcyjne: klasyfikatory liniowe (metoda LDA, regresja logistyczna, liniowy SVM), pojęcie marginesu separacji, regularyzacja modeli (ridge, lasso, elastic-net, fussed-lasso), wybrane algorymy uczenia. | 3 |
T-W-6 | Klasyfikatory funkcyjne nieliniowe, metoda QDA, jądra i przekształcenia jądrowe, nieliniowy SVM. | 3 |
T-W-7 | Sieci neuronowe (MLP), algorytm wstecznej propagacji, uczenie ekstremalne, algorytm SGD (gradient stochastyczn). | 2 |
T-W-8 | Metody regresyjne, rzadka regresja, odporna regresja, regracja nieliniowa, algorytm MARS | 2 |
T-W-9 | Klasyfikacja wielo-klasowa i wielo-etykietowa, regresja wielowartościowa | 2 |
20 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 12 |
A-L-3 | Praca nad zadaniami programistycznymi oraz sprawozdaniami | 18 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 20 |
A-W-2 | Praca własna studenta | 18 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia. | 10 |
A-W-4 | Konsultacje | 2 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład prezentacja w postaci slajdów, wybrane treść pokazywne na tablicy |
M-2 | Laboratoria praca przy komputerach w środowisku programu Python (ewntulanie do wyboru Matlab lub R), samodzielna impelementacja wybranych algorytmów oraz wykorzystywnie dostępnych bibliotek w zależności od zadania. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Laboratorium ocena sprawozdań |
S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań programistycznych |
S-3 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach |
S-4 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ustne lub pisemne. |
S-5 | Ocena podsumowująca: Laboratorium zagregowana ocena łączna z poczególnych ocen cząstkowych |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D01.02_W01 Studenta zna podstawowe zadania, algorytmy i techniki uczenia maszynowego. | I_2A_W01, I_2A_W02, I_2A_W04 | — | — | C-1 | — | M-2, M-1 | S-2, S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D01.02_U01 Student umie rozwiązywać podstawowe zadania uczenia maszynowego oraz umie posuługiwać sie wybranymi bibliotekami uczenia maszynowego. | I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U09 | — | — | C-4, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-7, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-6, T-L-5 | M-2 | S-2, S-5, S-3, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D01.02_W01 Studenta zna podstawowe zadania, algorytmy i techniki uczenia maszynowego. | 2,0 | |
3,0 | Student opanował podstawowe zadania i techniki uczenia maszynowego w stopniu dostatecznym. | |
3,5 | ||
4,0 | Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym, rozróżnia główne zdania uczenia maszynowego, zna dobrze możliwości dostęnych bibliotek w tym zakesie, zna gółwne algorytmy. | |
4,5 | ||
5,0 | Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym, rozróżnia główne zdania uczenia maszynowego, zna bardzo dobrze możliwości dostęnych bibliotek w tym zakesie, zna gółwne algorytmy i jest biegły w szczególach impelementacyjnych. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D01.02_U01 Student umie rozwiązywać podstawowe zadania uczenia maszynowego oraz umie posuługiwać sie wybranymi bibliotekami uczenia maszynowego. | 2,0 | |
3,0 | Student umie rozwiązywać najprostsze zadania uczenia maszynowego, posługując się dostępnymi narzedziami. | |
3,5 | Student umie rozwiązywać zadania uczenia maszynowego, posługując się dostępnymi narzedziami. | |
4,0 | Student umie rozwiązywać zadania uczenia maszynowego, posługując się dostępnymi narzedziami, umie implementować wybrane algorytmy. | |
4,5 | Student umie rozwiązywać zaawansowane zadania uczenia maszynowego, posługując się dostępnymi narzedziami, umie implementować wybrane algorytmy uczenia maszynowego. | |
5,0 | Student umie rozwiązywać zaawansowane zadania uczenia maszynowego, posługując się dostępnymi narzedziami, umie biegle implementować wybrane algorytmy uczenia maszynowego. |
Literatura podstawowa
- K. P. Murphy, Machine Learning A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012
- J. Ćwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2005
- M. Krzyśko, W. Wołyński, T. Górecki, M. Skorzybut, Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2008
- David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003