Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Wstęp do uczenia maszynowego

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-214bWUM
Kod Erasmus / ISCED: 11.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Wstęp do uczenia maszynowego
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty obowiązkowe dla II roku informatyki
Punkty ECTS i inne: 7.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Wymagania (lista przedmiotów):

Rachunek prawdopodobieństwa 1000-213bRP

Skrócony opis:

Wstęp do pojęć i narzędzi uczenia maszynowego. Estymacja parametrów i testowanie hipotez, podstawy teorii uczenia maszynowego, regresja liniowa, klasyfikacja, klastrowanie, maszyny wektorów wspierających.

Pełny opis:

- Estymacja parametrów

- Testowanie hipotez

- p-wartości i testowanie wielu hipotez

- Uczenie statystyczne

- Regresja liniowa

- Klasyfikacja

- Metody repróbkowania, wybór modelu

- Regularyzacja

- Metody drzewiaste

- Maszyny wektorów wspierających

- Podstawy sieci neuronowych

- Redukcja wymiaru

- Klastrowanie

Efekty uczenia się:

Wiedza - absolwent zna i rozumie:

- w zaawansowanym stopniu podstawowe pojęcia z zakresu a metod probabilistycznych i statystyki (ze szczególnym uwzględnieniem metod dyskretnych) (K_W01)

- podstawowe pojęcia i techniki uczenia maszynowego (K_W13)

Umiejętności - absolwent potrafi:

- pozyskiwać informacje z literatury, baz wiedzy, Internetu oraz innych wiarygodnych źródeł, integrować je, dokonywać ich interpretacji oraz wyciągać wnioski i formułować opinie (K_U02),

- samodzielnie planować i realizować własne uczenie się przez całe życie (K_U09),

- wykonać analizę istniejących rozwiązań informatycznych, w szczególności: ocenić, na podstawowym poziomie, przydatność rutynowych metod i narzędzi informatycznych, wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia do typowych zadań informatycznych, wykonać prostą analizę sposobu funkcjonowania systemu informatycznego i ocenić istniejące rozwiązania informatyczne, przynajmniej w odniesieniu do ich cech funkcjonalnych (K_U18),

- stosować techniki nowoczesnej statystycznej analizy danych (K_U19)

Kompetencje społeczne - absolwent jest gotów do:

- krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści (K_K01),

- pracy z poszanowaniem uczciwości intelektualnej w działaniach własnych i innych osób; przestrzegania zasad etyki zawodowej i wymagania tego od innych oraz dbałości o dorobek i tradycje zawodu informatyka (K_K02),

- uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz wyszukiwania informacji w literaturze oraz zasięgania opinii ekspertów (K_K03)

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jacek Sroka, Bartosz Wilczyński
Prowadzący grup: Dorota Celińska-Kopczyńska, Krzysztof Gogolewski, Bartłomiej Krzepkowski, Kazimierz Oksza-Orzechowski, Maciej Skórski, Jacek Sroka, Michał Startek, Bartosz Wilczyński
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Uwagi:

W roku ak. 2023/24 studenci III roku Informatyki mogą wybrać ten przedmiot jako przedmiot obieralny.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
Krakowskie Przedmieście 26/28
00-927 Warszawa
tel: +48 22 55 20 000 https://uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.1.0-2 (2024-02-19)