b4m36smu -- Symbolické strojové učení

Předmět vysvětlí metody, jimiž se inteligentní agent může učit, tedy zlepšovat své rozhodování na základě pozorovaných dat a doménové znalosti. Budeme se zabývat technikami pro konstrukci netriviálních symbolických modelů (grafových, logických) pozorovaného světa. Vysvětlíme základní principy výpočetní teorie učení, která umožňuje pochopit, kdy a proč je možné se úspěšně učit z dat. Vedle standardního scénáře učení spočívajícího v předem zadané množině dostupných dat budeme diskutovat i další formy, zejm. online učení, učení na základě dotazů (aktivní učení) a posilované učení.

The lectures are given in English for all students.

• Lecturers: Jiří Kléma, Filip Železný
• Course Assistants: Jáchym Barvínek, Ondřej Hubáček, Petr Ryšavý, Martin Svatoš (all can be found in KN:E-435).
• Consultations by appointment.
• Requirements and evaluation.
• Program and content of lectures.
• Program and content of tutorials.
• Exam.

• Czech class schedule.
• English class schedule.
• Course syllabus.
• Discussion forum.
• UploadSystem.