Głębokie sieci neuronowe 1000-317bDNN
1. Wprowadzenie do sieci neuronowych: funkcje aktywacji, funkcja straty, propagacja wsteczna, optymalizatory, SGD, przepływ gradientu, optymalizacja hiperparametrów, regularyzacja (dropout, batchnorm).
2. Sprzęt i oprogramowanie do głębokiego uczenia.
3. Splotowe (konwolucyjne) sieci neuronowe: klasyfikacja, detekcja, segmentacja.
4. Modelowanie generatywne – VAE, GAN.
5. Rekurencyjne sieci neuronowe.
6. Modelowanie języka.
7. Transformers.
8. Uczenie ze wzmocnieniem: DQN, policy gradients.
9. Zastosowania (np. AlphaGo, ChatGPT).
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza: student zna i rozumie
* w uporządkowany i podbudowany teoretycznie sposób wiedzę w zakresie uczenia maszynowego ze szczególnym uwzględnieniem algorytmów uczenia sieci neuronowych oraz architektur sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych [K_W08].
Umiejętności: student potrafi
* posługiwać się językiem angielskim na poziomie B2+ Europejskiego Systemu Opisu Kształcenia Językowego, ze szczególnym uwzględnieniem terminologii informatycznej [K_U02];
* korzystać z wybranej nowoczesnej biblioteki procedur uczenia maszynowego [K_U12];
* zaimplementować algorytmy klasyfikacji obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych oraz algorytmy przetwarzania tekstu za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych [K_U13].
Kompetencje społeczne: student jest gotów do
* krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści [K_K01];
* uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz zasięgania opinii ekspertów w przypadku trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu [K_K02];
* myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy [K_K03].
Kryteria oceniania
Ocena końcowa na podstawie punktów z programu zaliczeniowego, zadań domowych (w formie programów komputerowych) oraz egzaminu w laboratorium.
Literatura
Książki w wersji online
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
http://www.deeplearningbook.org/
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
- Informatyka, stacjonarne, pierwszego stopnia
- Bioinformatyka i biologia systemów, stacjonarne drugiego stopnia
- Informatyka, stacjonarne, drugiego stopnia
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: