Strojno učenje

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

 

OSNOVNE INFORMACIJE

ML course Ovim kolegijem 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 12-13h
NASTAVNIK prof. dr. sc. Kristian Sabo Utorkom od 10-11h
ASISTENT Danijela Jaganjac Po dogovoru
DEMONSTRATOR Magdalena Nedić  

 

OSNOVNA LITERATURA

  1. Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, Berlin, 2006.
  2. S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Cambridge Press, 2014.

 

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.

Zbog novonastale situacije pravila polaganja ispita se mijenjaju na sljedeći način:

  • Studenti su do daljnjeg obavezni predavati zadaće;
  • Ukoliko se beskontaktna nastava oduži do kraj semestra, iz rezultata zadaća formirati će se konačna ocjena na kolegiju.
  • Konačna ocijena će se formirati prema sljedećem:
    • <40% - nedovoljan (1)
    • 40%-59% - dovoljan (2)
    • 60%-79% - dobar (3)
    • 80%-89% - vrlo dobar (4)
    • >= 90% - izvrstan (5)

 

NASTAVNI MATERIJALI

 Nastavni materijali su dostupni registriranim korisnicima. 


OBAVIJESTI

  • [23.06.] Poštovani, upis ocjene će se održati u srijedu (24.06.) u 12h. Molim sve studente da prijave jedan od dva roka u ljetnom semestru na Studomatu. Studenti ne moraju osobno dolaziti. Dovoljno je poslati indeks.
  • [10.06.] Poštovani studenti, objavljena je posljednja zadaća. Sve studenti koji su položili ispit putem zadaća molim da prijave jedan od rokova u ljetnom semestru. Naknadno ćete biti obaviješteni o terminu upisa ocjene. Studenti koji eventualno ne uspiju položiti ispit putem zadaća, molim da se jave emailom predmetnom nastavniku oko dogovora za naknadnim polaganjem ispita. 
  • [03.06.] Dragi studenti, imat ćete još jedno video predavanje i jednu zadaću na temu "Problem smanjivanja dimenzije na ulaznim podacima". Nastojat ćemo video materijal snimiti do kraja tjedna, a zadaća će najvjerojatnije biti dostupna početkom sljedećeg tjedna. 
  • [27.05.] U petak će se održati live nastava preko Zoom platforme. Predavačica Dijana Penić iz tvrtke Mono prezentirat će rezultate zajedničkog projekta Mathosa i tvrtke Mono ˝Strojno učenje u medicini˝ . Predavanje počinje u petak u 9h. Prisustvovanje je obvezno. Poveznica: https://us02web.zoom.us/j/82755869021 
  • [25.05.] Objavljena je zadaća!
  • [24.05.] Definirani su bodovni pragovi prolaznosti na kolegiju.
  • [22.05.] Objavljen je video materijal preadvanja za ovaj tjedan.
  • [14.05.] Objavljen je video materijal predavanja za ovaj tjedan.
  • [07.05.] Objavljen je video materijal predavanja za ovaj tjedan.
  • [02.05.] Objavljeni su materijali za vježbe.
  • [30.04.] Tema za ovaj tjedan je uvod u koncept dubokog učenja - konvolucijske neuronske mreže (CNN). Budući za ovu temu postoje izvanredno kvalitetni video materijali, nećemo snimati svoje vlastite već ćemo vam samo postaviti link na predavanje Andrej Karpathya, održanog na Stanfordu 2016. godine. Za sva dodatna pitanja koristite sustav Comments. Danijela će snimiti kratki "tutorial" kako koristiti PyTorch u kontekstu CNN-a, pa vas molim da prođete kroz njega. Nakon toga će biti postavljena zadaća, koja će se dodatno vrednovati (dakle, njeni bodovi ne ulaze u ukupan broj bodova na zadaćama, ali se dodatno boduju).
  • [16.04.] Sutra (petak) će biti postavljen novi video materijal predavanja.
  • [07.04.] Dragi studenti, ovaj tjedan neće biti postavljeni novi video materijal. Vjerujem da za sada imate dovoljno posla oko rješavanje Zadaće 6. Također, želim i da se odmorite preko uskršnjih blagdana. Novo video predavanje će biti postavljeno sljedeći tjedan.
  • [03.04.] Postavljen je link na video predavanje za ovaj tjedan.
  • [02.04.] Tijekom sutrašnjeg dana će biti snimljeno novo predavanje. Teme za ovaj tjedan su prenaučenost, podnaučenost i regularizacija modela. Sljedeći tjedan krećemo s neuronskim mrežama.
  • [02.04.] Dragi studenti, u svrhu lakše komunikacije na sljedećoj poveznici se možete pridružiti Hangouts grupi gdje možete dobiti i više detalja https://hangouts.google.com/group/ByppBejfD3LJMeqF6
  • [01.04.] Molim sve studente diplomskog studija Matematika i računarstvo koji slušaju u punoj satnici Strojno učenje da se jave profesorici Dariji Marković (Ova e-mail adresa je zaštićena od spambota. Potrebno je omogućiti JavaScript da je vidite.) vezano uz kolegij Osnove umjetne inteligencije.
  • [30.03.] Dragi studenti, napravljena je izmjena na podacima/bilježnici za zadaću. Stoga bi vas zamolila da ponovno preuzmete podatke za zadnji zadatak, te obratite pažnju na implementaciju stohastičkog gradijentnog spusta u Python bilježnici!
  • [26.03.] Postavljen je link na video predavanja za ovaj tjedan. Sretno!
  • [26.03.] Otvorio sam Slack kanal za komunikaciju vezano uz implementaciju Završnog projekta.
  • [25.03.] Molio bih studente Matematike i računarstva da do kraja tjedna uspostavimo komunikacijski kanal kroz sustave kao što su Slack ili Viber zbog dogovora oko "Završnog projekta". Molim da dolje glasate na Slack ili Viber, ovisno o tome koji način komunikacije vam je draži. Hvala!
  • [19.03.] Dragi studenti, zbog novonastale situacije prisiljeni smo izmijeniti organizaciju ovog kolegija. Molim vas da pogledate "Pravila polaganja ispita", budući su se u potpunosti izmijenila. Što se same nastave tiče, ponekad ćete dobiti link na materijale koje ćete trebati pročitati, a ponekad ću organizirati video materijal sa snimkom predavanja. Zadaća će biti postavljena svaki tjedan i do daljnjeg ste ju obvezni predavati. Također vas molim da koristite sustav na dnu stranice (Comments) za postavljanje svih vrsta pitanja vezano uz ovaj kolegij.

  • [21.02.] 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