Zimní semestr 2022/2023
Kdy a kde:
Co vás čeká: Cílem cvičení je vyzkoušet si naprogramovat rozličné algoritmy strojového učení a aplikovat je na jednoduché problémy převážně z počítačového vidění. Na začátku každého cvičení společně probereme teoretické znalosti potřebné k vyřešení další úlohy, na které pak budete následující týden až dva pracovat (ideálně jeden, ale dva týdny umožňují případnou interakci nad problémy na následujícím cvičení). Úvodní diskuse bude zaměřena převážně na propojení teoretické znalosti získané na přednášce s konkrétním zadáním úlohy. Zbytek času na cvičeních bude věnován individuálním konzultacím nad úlohami. Podrobnější pravidla viz níže.
Co od vás očekáváme: Alespoň základní znalost Pythonu. Několik užitečných odkazů najdete v textu prvního cvičení.
Důležité odkazy:
Cvičící:
Datum | Obsah | Test | |
---|---|---|---|
23.9. | Úvodní cvičení: info o cvičení, Python, numpy, jednoduchý příklad | ||
30.9. | Bayesovská úloha rozhodování | ||
7.10. | Nebayesovské úlohy - Minimaxní úloha | ||
14.10. | MLE, MAP a Bayesovské odhady parametrů | * | Příklad "German tank" |
21.10. | Neparametrické odhady - Parzen windows | Parzen windows | |
28.10. | státní svátek | ||
4.11. | Logistická regrese | ||
11.11. | počítací cvičení | * | ukázky příkladů |
18.11. | Lineární klasifikátor - Perceptron | ||
25.11. | Support Vector Machine | ||
2.12. | Adaboost | * | |
9.12. | Shluková analýza k-means | ||
16.12 | Konvoluční neuronové sítě | * | |
13.1. | Zápočty, opakování, počítací cvičení |
Na cvičeních označených hvězdičkou se budou psát na začátku krátké asi desetiminutové písemné testy. Otázky v testech se budou vždy odkazovat na předchozí přednášky.
Jak během semestru, tak i během zkoušky budeme počítat různorodé příklady týkající se probírané látky. Připravili jsme pro vás sbírku úloh s typickými problémy a jejich řešeními. Většina jich pochází ze zkoušek z minulých let či přímo z nějaké přednášky či cvičení.
Sbírku budeme pravidelně aktualizovat, tak si vždy jednou za čas nezapomeňte stáhnout novou verzi.
Prosíme, jakékoliv připomínky, náměty či nalezené chyby sdělte svému cvičícímu.
V krajních a dobře zdůvodněných případech je možno nahradit neúčast při psaní testu. Podmínky náhrady budou řešeny individuálně.