Strojno učenje
M096 (3+2+0) - 7 ECTS
OSNOVNE INFORMACIJE
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 jeziku Python.
| NASTAVNIK | KONZULTACIJE | |
|---|---|---|
| NASTAVNIK | izv.prof.dr.sc. Domagoj Matijević | Utorak od 12-13h |
| NASTAVNIK | prof. dr. sc. Kristian Sabo | Utorkom od 10-11h |
| ASISTENT | Antonio Jovanović | Četvrtak, 12-14h |
OSNOVNA LITERATURA
- Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, Berlin, 2006.
- S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Cambridge Press, 2014.
RASPORED PREDAVANJA I VJEŽBI
Pohađanje predavanja i vježbi je obavezno.| TERMIN | PREDAVAONICA | |
|---|---|---|
| Predavanja | Utorak, 09:00-12:00h |
D-9 |
| Vježbe |
Utorak, 14:00-16:00h (grupa A, prezimena A-O) Utorak, 16:00-18:00h (grupa B, prezimena P-Ž) |
RP-1 |
PRAVILA POLAGANJA ISPITA
Kolegij se polaže na temelju bodova ostvarenih na domaćim zadaćama i kolokvijima. Tijekom semestra će se pisati dva kolokvija.
Za ocjenu dovoljan (2) potrebno je skupiti barem 40% od ukupnog broja bodova s kolokvija i domaćih zadaća. Domaće zadaće utječu do najviše 10%, dok će se 90% ocjene formirati iz rezultata kolokvija.
- 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)
OBAVIJESTI
Komunikacija se odvija putem Teamsa (pristupni kod: 2oel4a6) u akademskoj godini 2021/22.
You are not authorised to post comments.