Drukuj sylabusUczenie maszynowe
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | 0202-INF-1-6161S |
| Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0613) Tworzenie i analiza oprogramowania i aplikacji
|
| Nazwa przedmiotu: | Uczenie maszynowe |
| Jednostka: | Instytut Nauk Informatyczno-Technicznych |
| Grupy: |
Informatyka, semestr VI, tryb stacjonarny |
| Punkty ECTS i inne: |
2.00
|
| Język prowadzenia: | polski |
| Skrócony opis: |
Celem kursu jest przekazanie studentom podstawowej wiedzy i wykształcenia umiejętności formułowania uzasadnień biznesowych dla projektów wykorzystujących metody uczenia maszynowego. |
| Pełny opis: |
Ze względu na możliwe zmiany treści kształcenia, zmiany przepisów (stosownie do sytuacji), szczegółowe treści kształcenia znajdują się w polu „Opis” - informacja zamieszczona jest w polu „Informacje o zajęciach w cyklu |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/2023" (zakończony)
| Okres: | 2023-02-01 - 2023-09-30 |
 
PN WT ŚR CZ PT ĆW-P
ĆW-P
|
| Typ zajęć: |
Ćwiczenia praktyczne, 25 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | Sławomir Machowski | |
| Prowadzący grup: | Sławomir Machowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia praktyczne - Zaliczenie na ocenę |
|
| Literatura: |
Podstawowa:
|
|
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/2024" (zakończony)
| Okres: | 2024-02-24 - 2024-09-30 |
PN ĆW-P
ĆW-P
WT ŚR CZ PT |
| Typ zajęć: |
Ćwiczenia praktyczne, 25 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | Marcelina Otręba | |
| Prowadzący grup: | Marcelina Otręba | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia praktyczne - Zaliczenie na ocenę |
|
| Skrócony opis: |
Celem kursu jest przekazanie studentom podstawowej wiedzy i wykształcenia umiejętności formułowania uzasadnień biznesowych dla projektów wykorzystujących metody uczenia maszynowego. Zapoznanie się z zapytaniami w programie Python oraz wykonaniem zadań z nimi związanymi. Zapoznanie się z najnowszymi technologiami związanymi z uczeniem maszynowym. Zrozumienie wyzwań związanych z wdrażaniem rozwiązań wykorzystujących uczenie maszynowe w informatyce. Zaprezentowanie przykładowych zadań wykorzystujących uczenie maszynowe. Kod przedmiotu oraz pkt ECTS 0202-INF-1-6161S, 3 |
|
| Pełny opis: |
Ze względu na możliwe zmiany treści kształcenia, zmiany przepisów (stosownie do sytuacji), szczegółowe treści kształcenia znajdują się w polu „Opis” - informacja zamieszczona jest w polu „Informacje o zajęciach w cyklu |
|
| Literatura: |
- Sylwester Bejger, Grzegorz Dudek, Witold Orzeszko, Michał Dominik Stasiak, Krzysztof Targiel. Uczenie maszynowe w podejmowaniu decyzji prognostycznych. Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, 2020. - Andriy Burkov. The Hundred-Page Machine Learning Book. Wydawca: Andriy Burkov, 2019 - Hands-on Machine Learning with JavaScript - Burak Kanber. Solve Complex Computational Web Problems Using Machine Learning. Wydawca: Packt Publishing, E-book 2018. - Andreas C. Mueller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. Wydawca: O'Reilly Media, E-book 2016. |
|
Właścicielem praw autorskich jest "Akademia Nauk Stosowanych Stefana Batorego".
