Wykład:

Zasady zaliczenia kursu:

• Obecność na wykładach nie jest obowiązkowa.
• Kolokwium z całego materiału odbędzie się na ostatnim wykładzie.
• Do zaliczenia kolokwium wymagane jest 50% punktów.
• Termin poprawkowy przewidziany jest w trakcie sesji.
• Ocena końcowa z kursu jest średnią arytmetyczną oceny z wykładu, laboratorium oraz projektu.
• Do zaliczenia kursu konieczne jest uzyskanie oceny pozytywnej ze wszystkich form (laboratorium, projekt, kolokwium).
• Slajdy z wykładów nie będą udostępniane.
• Praca na komputerach w trakcie wykładu jest zabroniona.

Tematyka wykładu:

• Wstęp do metod sztucznej inteligencji.
• Dane — obiekty, cechy, etykiety. Redukcja wymiarowości i inżynieria cech.
• Zadania uczenia maszyn. Indukcja i transdukcja.
• Klasyfikacja - podstawowe algorytmy.
• Ewaluacja metod i analiza wyników. Protokoły eksperymentalne.
• Stronniczość, niezbalansowanie w danych.
• Proces uczenia. Perceptron i sieci neuronowe.
• Rozkłady prawdopodobieństwa, estymacja gęstości rozkładów.