Aplikace metod výpočetní inteligence
Zdrojové kódy k jednotlivým lekcím semináře najdete na GitHubu. Lze tam přímo prohlížet i jednotlivé notebooky s poznámkama a obrázkama.
Předběžný plán
| Datum | Obsah |
|---|---|
| 2. 10. | Vizualizace + vyhodnocení modelů |
| 9. 10. | Extrakce příznaků a redukce dat (výběr příznaků) |
| 16. 10. | Lineární modely |
| 23. 10. | Jádrové metody |
| 30. 10. | Hluboké sítě (convNet, Stacked AE) |
| 6. 11. | Hluboké sítě (LSTM, word2vec) |
| 13. 11. | Deep reinforcement learning |
| 20. 11. | Ansámbly |
| 27. 11. | Semi-supervised učení |
| 4. 12. | Metaučení (tabelace, evoluce) |
| 11. 12. | Kombinace EA + ML (surrogate modely) |
| 18. 12. | CMA-ES + omezující podmínky v EA |
| 8. 1. | ??? |
Požadavky na zápočet
Zápočet dostanete za skupinovou práci na semináři. Představa je taková, že budete pracovat v malých skupinkách (2-3 lidi) a každá skupinka bude mít několikrát za semestr krátkou (cca 5 minut) prezentaci o tom, co se jim podařilo pomocí metod probíraných v poslední době na cvičeních. Cílem je hlavně se pochlubit tím, co se vám povedlo a zároveň inspirovat ostatní v tom, co se pomocí probíraných metod dá dělat a jakým způsobem ukazovat svoje výsledky.