Popis předmětu - B4M36SMU

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
B4M36SMU Symbolické strojové učení
Role:PO, PV Rozsah výuky:2P+2C
Katedra:13136 Jazyk výuky:CS
Garanti:Železný F. Zakončení:Z,ZK
Přednášející:Kuželka O., Železný F. Kreditů:6
Cvičící:Osob je mnoho Semestr:L

Anotace:

The course will explain methods through which an intelligent agent can learn, that is, improve its behavior by interacting with the environment. The learning scenarios will include Concept learning: we will study online learning and batch learning from i.i.d. data. We will define the mistake-bound and PAC model of learning. Strong emphasis will be on logical representations of learned knowledge, including operators for generalization of logic clauses. Learning probability distributions with a graphical model (Bayes Networks) Reinforcement learning Universal learning with the Kolmogorov prior. Time permitting, we will also discuss active learning with queries. The lectures are given in English for all students.

Osnovy přednášek:

Osnovy cvičení:

Literatura:

Požadavky:

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/b202/courses/smu/start

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MPBIO2_2018 Lékařská technika PV 2
MPOI8_2018 Bioinformatika PO 2
MPBIO4_2018 Zpracování signálů PV 2
MPOI9_2016 Datové vědy PO 2
MPOI7_2016 Umělá inteligence PO 2
MPOI9_2018 Datové vědy PO 2
MPOI8_2016 Bioinformatika PO 2
MPBIO1_2018 Bioinformatika PV 2
MPOI7_2018 Umělá inteligence PO 2
MPBIO3_2018 Zpracování obrazu PV 2


Stránka vytvořena 21.6.2021 07:51:33, semestry: L/2021-2, L/2020-1, Z,L/2022-3, Z/2021-2, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)
Za obsah odpovídá: doc. Ing. Ivan Jelínek, CSc.