A tárgy címe:
Bevezetés a gépi tanulásba
Elsődleges képzés:
Fizikus mérnök BSc
Kredit:
4
A tárgy besorolása:
kötelező
Óraszám - előadás:
1
Óraszám - gyakorlat:
0
Óraszám - labor:
2
Egyéb oktatás:
hallgatói laboratóriumi munka, projektfeladatok
Számonkérés módja:
Coursework grade
Egyéb számonkérés:
projektfeladatok, házi feladatok
Félév:
4
Előtanulmányi feltételek:
Bevezetés a numerikus algoritmusokba
Tantárgy felelőse:
Dr. Török János, egyetemi docens, PhD
További oktatók:
Tárgyleírás:
A gépi tanulás alapvető módszereinek elsajátítása és azok implementálása python nyelven
Tematika:
Adatok típusa, kezelése, tisztítása, normalizálása
Általános sokparaméteres függvény illesztése
Lineáris és logisztikus regresszió
Paraméterek fontossága
Szintetikus adatok gyártása
Döntési fa
Dimenzió redukció, releváns mértékek
Hierarchikus klaszterezés
Neurális hálózatok alapjai: neuronok, aktiváció
Mesterséges neurális hálózatok felépítése
Mesterséges neurális hálózatok tanítása
Regularizáció
Ajánlott irodalom:
Norvig, P. Russell, and S. Artificial Intelligence. A modern approach. Upper Saddle River, NJ, USA:: Prentice Hall, 2002. ISBN-13: 9780137505135
https://hmkcode.com/ai/backpropagation-step-by-step/
Chollet, Francois. Deep learning with Python. Simon and Schuster, 2021. ISBN-13: 978-1617296864
Kompetenciák:
a) tudása- Ismeri a komplex műszaki és fizikai problémák leírásához szükséges matematikai eljárásokat.- Ismeri a műszaki és fizikai problémák számítógépes modellezésének matematikai és informatikai módszereit.b) képességei- Képes a műszaki fejlesztéshez kapcsolódó problémák önálló megoldására, a megoldáshoz elvezető fizikai törvényszerűségek, mechanizmusok és műszaki megoldások azonosítására, komplex műszaki és fizikai problémák analitikus és számítógépes modellezésére, és a modellezés eredményének gyakorlati alkalmazására.- Képes komplex fizikai elveken alapuló mérési eljárások fejlesztésére a méréstervezéstől a számítógépes mérésvezérlés megvalósításán át a mérési adatok kiértékeléséig és értelmezéséig. Képes komplex mérőrendszerek és a fizika elveit alkalmazó modern technológiák fejlesztésére.c) attitűdje- Elkötelezett új kompetenciák elsajátítására.- Fejleszti, mélyíti szakterületi ismereteit.d) autonómiája és felelőssége- Önállóan feltárja és átgondolja az alapvető szakmai kérdéseket, és adott források alapján megválaszolja azokat, képes önálló szakmai döntések meghozatalára.- Felelősséggel együttműködik a műszaki, természettudományos és más szakterületek szakembereivel.- Tudatosan vállalja a műszaki-természettudományos terület etikai normáit.- Saját képességeit és munkájának eredményét reálisan értékeli.- Folyamatos tanulással fejleszti kompetenciáit, alkalmassá válva felelősségteljes munkakörök betöltésére.- Tisztában van a tudományos-technológiai kijelentések jelentőségével és következményeivel.