Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe

UWAGA: terminy egzaminów z części teoretycznej:

• ...
• ...

Przejście do: Ćwiczeń

Wykłady

1. Wstęp, regresja liniowa i metoda najmniejszych kwadratów (wersja w notebooku)
2. Klasyfikacja i regresja logistyczna (wersja w notebooku)
3. Ocena jakości klasyfikacji (wersja w notebooku)
4. Algorytmy generatywne (wersja w notebooku)
5. Maszyny wektorów wspierających I (wersja w notebooku)
6. Maszyny wektorów wspierających II (wersja w notebooku)
7. Drzewa decyzyjne(wersja w notebooku)
8. Uczenie bez nadzoru (wersja w notebooku)
9. Wstęp o sieciach neuronowych, sieci neuronowe liniowe. / Perceptron Rosenblatta. (wersja w notebooku)
10. Nieliniowości różniczkowalne i metoda wstecznej propagacji błędu (wersja w notebooku)
11. Wsteczna propagacja błędu: jak poprawić zbieżność? (wersja w notebooku)
12. Sieci konwolucyjne (wersja w notebooku)

Powtórka

1. Zagadnienia do powtórki