dr Mladen Nikolić

 
Home Courses (Serbian) Education Interests

Publications

Software

   
 

Mini kurs mašinskog učenja

O mašinskom učenju

Mašinsko učenje je oblast veštačke inteligencije koja se bavi dizajnom algoritama koji uče iz iskustva i koji su u stanju da vrše predviđanja i modeluju zakonisti u podacima. Trenutno je jedna od najpopularnijih oblasti računarstva, kako u akademskim krugovima, tako i u industriji. Primenjuje se od strane praktično svih vodećih svetskih računarskih kompanija, a sve veću popularnost uživa i kod domaćih. Primene uključuju prepoznavanje objekata na slikama, automnu vožnju i letenje, prepoznavanje govora, analizu teksta, modelovanje semantike prirodnog jezika, medicinsku dijagnostiku, analizu društvenih mreža, igranje igara, itd. Ima jako uporište u računarstvu, statistici i optimizaciji.

O kursu

Glavni cilj kursa je upoznavanje studenata Matematičkog fakulteta sa oblašću mašinskog učenja za koju, zbog predmeta koje slušaju, imaju idealnu matematičku osnovu. Fokus će biti na praktično i teorijski najvažnijoj oblasti mašinskog učenja - nadgledanom mašinskom učenju. Kurs obuhvata sledeće teme:

  • Opšte informacije i primeri primena
  • Teorijske osnove
  • Popularni algoritmi
  • Elementi dizajna algoritama mašinskog učenja
  • Izbor i evaluacija modela

Akcenat je na teorijskim sadržajima, kako zbog tehničkih uslova, tako i zbog toga što je teorijske koncepte teže samostalno savladati, a njihov značaj u praksi je ogroman. Iako kurs neće pratiti uobičajeni formalni nivo predavanja na Matematičkom fakultetu, biće konceptualno, a nekad i tehnički, zahtevan. Predavanja će se održavati u velikom hemijskom amfiteatru u subotu 14. od 12h do 17h, a subotama 21. i 28. oktobra od 12:30h do 17:30h. Kurs je neobavezan, ne ocenjuje se, niti nosi ESPB bodove.

Preduslovi za praćenje kursa

Kurs je namenjen starijim studentima osnovnih studija Matematičkog fakulteta, studentima master studija i studentima doktorskih studija koji su zainteresovani za ovu temu. Za praćenje kursa neophodno je vladanje osnovnim konceptima

  • linearne algebre (matrična algebra, skalarni proizvod, norma),
  • analitičke geometrije (jednačine pravih i hiperravni),
  • analize (izvod, izvod složene funkcije, parcijalni izvod, gradijent, konveksnost, višestruki integral) i
  • verovatnoće i statistike (raspodela verovatnoće, nezavisnost događaja, uslovna verovatnoća, Bajesova formula, očekivanje, varijansa (disperzija), statistika, nepristrasnost)

Prijava

Predavanja su preseljena u veliki hemijski amfiteatar, tako da nema potrebe za selekcijom kandidata.

Materijali sa predavanja

Slajdovi se mogu naći ovde.

Implementacije algoritama se mogu naći ovde. Za njih se zahvaljujem kolegama Nemanji Mićoviću i Urošu Stegiću.

Anketa

Molim studente koji su slušali bar jedan blok da popune anketu koja se može naći ovde.