pobieranie danych
Uczenie Maszynowe (Machine Learning)
Specjalność uruchomiona w ramach projektu: Zintegrowany Program Rozwoju Uczelni.
Kierunek studiów II stopnia na specjalności Uczenie Maszynowe (Machine Learning)zapewnia zdobycie wiedzy i umiejętności z zakresu zaawansowanej analizy danych i wykorzystania metod Machine Learning do rozwiązywania problemów w organizacjach różnego typu. Studenci zostaną zapoznani z typami sieci neuronowych, problemami Deep Learningu oraz rozwiązaniami klasy Cloud Computing. Zajęcia praktyczne oparte są na najnowszych technologiach z omawianych dziedzin. Absolwenci specjalności mogą rozwijać swoje kariery zawodowe w wielu atrakcyjnych kierunkach związanych z zaawansowanym przetwarzaniem danych oraz ich analizą. Absolwenci będą przygotowani do rozwoju zawodowego w dziedzinie Data Science.
Charakterystyka przedmiotów specjalistycznych
Lp. |
Nazwa przedmiotu |
Semestr |
Liczba godzin |
Opis |
|
1 |
Zaawansowane przetwarzanie danych - wykład |
I |
18 |
Wykład omawia problemy związane z zaawansowanym przetwarzaniem danych na potrzeby ich analizy. Zagadnienia normalizacji, standaryzacji, dyskretyzacji, walidacji i inne techniki wstępnej obróbki danych |
|
2 |
Zaawansowane przetwarzanie danych - laboratorium |
II |
27 |
Implementacja różnych aspektów przetwarzania danych z wykorzystaniem języków R i Python |
|
3 |
Techniki i metody wizualizacji danych - wykład |
II |
18 |
Wykład omawia zasady i sposoby prezentowania danych pierwotnych i wyników analizy. |
|
4 |
Techniki i metody wizualizacji danych - laboratorium |
II |
18 |
Realizowanie zadań wizualizacji etapów obróbki danych z wykorzystaniem różnych pakietów języków R i Python |
|
5 |
Metody i algorytmy Machine Learning - wykład |
III |
18 |
W ramach wykładu omawiane będą podstawowe algorytmy klasyfikacji i predykcji wraz z zasadami realizowania etapów uczenia i walidowania modeli |
|
6 |
Metody i algorytmy Machine Learning - laboratorium |
III |
27 |
W ramach laboratorium wykonywane będą implementacje różnych zadań związanych z modelami uczenia maszynowego w językach R i Python |
|
7 |
Chmury obliczeniowe - wykład |
III |
27 |
W ramach wykładu zaprezentowane i omówione zostaną różne aspekty rozwiązań chmur obliczeniowych i możliwości i wykorzystania do realizacji zadań związanych z analizą danych |
|
8 |
Chmury obliczeniowe - laboratorium |
III |
27 |
W ramach laboratorium realizowany będzie kurs AWS Machine Learning – Data Scientist Path oraz zapoznanie z innymi rozwiązaniami klasy Cloud Computing |
|
9 |
Sieci neuronowe i Deep Learning - wykład |
IV |
27 |
W ramach wykładu omówione zostaną podstawy sieci neuronowych i ich rodzaje oraz zasady i sposoby trenowania modeli. |
|
10 |
Sieci neuronowe i Deep Learning - laboratorium |
IV |
27 |
Realizowane będą zadania z implementacją sieci neuronowych i procesem uczenia modeli |