|
Vyučující
|
-
Červa Petr, doc. Ing. Ph.D.
-
Šafařík Radek, Ing.
-
Žďánský Jindřich, Ing. Ph.D.
-
Kynych František, Ing.
|
|
Obsah předmětu
|
Témata přednášek: 1. Úvod do problematiky 2. Vizualizace dat 3. Vektorizace textu - Word2Vec a GloVe 4. Vyhledávání 5. Vyhledávání 2 6. Vyhledávání na webu 7. Shlukování 8. Shlukování 2 9. Moderní jazykové modely 10. Kategorizace dokumentu podle tématu, detekce sentimentu 11. Doporučovací systémy 12. Detekce anomálií 13. Vyhledávání vzorů 14. Genetické algoritmy Cvičení: Navazují na jednotlivé přednášky, náplní je implementace jednotlivých probíraných algoritmů.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Monologický výklad (přednáška, prezentace, vysvětlování), Samostatná práce studentů (studium textů, literatury, problémové úkoly,výzkum, pisemná práce)
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem výuky je seznámit studenty se základními metodami pro zpracování, vytěžování a analýzu dat, které se využívají v celé řadě různých praktických aplikací. Jde například o úlohu hodnocení dokumentu, klasifikaci textu podle tématu, analýzu sentimentu atd.
Studenti získají teoretické i praktické znalosti využitelné při řešení všech úloh, kde je třeba vizualizovat, analyzovat a vytěžovat různá (zejména textová) data.
|
|
Předpoklady
|
Předpokládají se základní znalosti v oblasti strojové učení a schopnost algoritmizace úloh.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Kombinovaná zkouška
|
|
Doporučená literatura
|
-
BERKA, Petr. Dobývání znalostí z databází. 2003. ISBN 80-200-1062-.
|