Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail předmětu
FIT-KNNAk. rok: 2024/2025
Řešení založená na metodách strojového učení postupně nahrazují ručně navržená řešení v mnoha oblastech vývoje software, speciálně pak v percepčních úlohách zaměřených na získávání informací o reálném světě z informačně bohatých senzorů jako jsou kamery, mikrofony a podobně. Dominantní metodou strojového učení jsou v současné době neuronové sítě, a speciálně pak jejich varianty zaměřené na strukturovaná data - konvoluční neuronové sítě. Tyto přístupy jsou jádrem mnoha úspěšných komerčních aplikací a posunují možnosti umělé inteligence.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Učební cíle
Základní literatura
Doporučení literatura
Zařazení předmětu ve studijních plánech
specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NISY do 2020/21 , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, povinnýspecializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NISY , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NEMB do 2023/24 , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, povinnýspecializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, povinnýspecializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelnýspecializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, povinný
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
Odkazy jsou na živé prezentace a je pravděpodobné, že se budou během semestru mírně měnit k lepšímu.
Pokud máte návrhy na zlepšení, odkazy na zajímavé zdroje nebo najdete v prezentacích chyby, budu rád, když přidáte komentáře přímo ke konkrétním snímkům prezentací.
Projekt