Strojno učenje

M077 (1+0+1) - 3 ECTS bodova i M096 (3+2+0) - 7 ECTS bodova

 

OSNOVNE INFORMACIJE

ML course Kroz ovaj kolegij želimo upoznati studente s teorijom i načelima strojnog učenja i odgovarajućim primjenama. U predmetu je posebni naglasak stavljen na nadzirane i nenadzirane metode učenja . Praktični dio kolegija radit će se u programskom paketu Python. 

  • Sadržaj kolegija možete dohvatiti na sljedećem linku (M077, M096).

 NASTAVNIKKONZULTACIJE
NASTAVNIK izv.prof.dr.sc. Domagoj Matijević Utorak od 10-11h
NASTAVNIK prof. dr. sc. Kristian Sabo Utorkom od 10-11h
ASISTENT Danijela Jaganjac Po dogovoru
DEMONSTRATOR Nathan Chappell  Po dogovoru

 

OSNOVNA LITERATURA

  1. Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, Berlin, 2006.

 

RASPORED PREDAVANJA I VJEŽBI

Pohađanje predavanja i seminara je obavezno.
 TERMINPREDAVAONICA
Predavanja Petak, 9:00-12:00h D3
Vježbe

Utorak 12:00-14:00(A grupa)

Utorak 14:00-16:00 (B grupa)

RP1

 

PRAVILA POLAGANJA ISPITA

Kolegij se polaže na temelju bodova ostvarenih na domaćim zadaćama i kolokvijima. Tijekom semestra preddiplomci će pisati dva kolokvija, a diplomci samo jedan.
Za ocjenu dovoljan (2) potrebno je skupiti barem 40% od ukupnog broja bodova s kolokvija i domaćih zadaća. Domaće zadaće utječu do najviše 20%, dok će se 80% ocjene formirati iz rezultata kolokvija.

NASTAVNI MATERIJALI

 Nastavni materijali su dostupni registriranim korisnicima. 

OBAVIJESTI

  • [21.2.2020.] Prve vježbe će se održati u utorak, 25.2.2020. u RP-1. Grupa A (Preddiplomski studij matematike) ima vježbe u terminu 12-14h, a grupa B (Preddiplomski studij matematike i računarstva, diplomski studij računarstva) u terminu 14-16h.

 

 

You are not authorised to post comments.

Comments powered by CComment