Neuronové sítě 1
13. týden
- cvičení 7.5.2024
- cvičení 9.5.2024
12. týden
- přednáška 30.4.2024
- Konvoluční neuronová síť
- prednaska11.pdf
- Nekonalo se (studenti se omluvili - slavili Čarodějnice)
- cvičení (a přednáška) 2.5.2024
- Konvoluční neuronová síť - učení konvoluční neuronové sítě od začátku, vizualizace
- cviceni11.pdf
- Nakonec spojeno přednáška a cvičení do jedné hodiny.
11. týden
- přednáška 23.4.2024
- cvičení 25.4.2024
10. týden
- cvičení 16.4.2024
- cvičení 18.4.2024
- Shlukování a samoorganizace
- Hybridní modely neuronových sítí
9. týden
- přednáška 9.4.2024
- Učení bez učitele - pokračování
- Shlukování - rozíření
- Hybridní modely neuronových sítí
- prednaska9.pdf
cvičení 11.4.2024
- Vrstevnatá neuronová síť. Příklady - pokračování.
- cviceni7.pdf
8. týden
- přednáška 2.4.2024
- Učení bez učitele
- Shlukování
- Kompetitivní model neuronové sítě
- Kohonenova mapa (SOM)
- prednaska8.pdf
cvičení 4.4.2024
- Vrstevnatá neuronová síť. Příklady - pokračování.
- cviceni7.pdf
- domácí úkol: bodyfat data a regularizace
7. týden
- přednáška 26.3.2024
- Vrstevnatá neuronová síť a algoritmus zpětného šíření chyby (backpropagation) - analýza
- Rychlost učení a schopnost aproximace
- Schopnost zobecňovat
- prednaska7.pdf
cvičení 28.3.2024
- Vrstevnatá neuronová síť. Příklady.
- cviceni7.pdf
- domácí úkol: bodyfat data a ladění architektury a parametrů neuronové sítě
6. týden
- přednáška 19.3.2024
- Vrstevnatá neuronová síť a algoritmus zpětného šíření chyby (backpropagation) - dokončení
- Analýza modelu (rychlost učení a schopnost aproximace)
- prednaska6.pdf
cvičení 21.3.2024
- Neuronová síť s jednou vrstvou neuronů - dokončení. Příklady.
- Implementace vrstevnaté neuronové sítě (a nebo alespoň nástřel)
- cviceni6.pdf
5. týden
- přednáška 12.3.2024
- Neuronová síť s jednou vrstvou neuronů.
- Vrstevnatá neuronová síť
- Algoritmus zpětného šíření chyby (backpropagation)
- prednaska5.pdf
cvičení 14.3.2024
- Lineární neuron - dokončení.
- Neuronová síť s jednou vrstvou neuronů. Příklady.
- Jak navzájem porovnávat modely.
- Rozpracovali jsme příklad 4 (rozšíření modelu na jednu skrytou vrstvu), příklad 5 jsme nestihli.
- cviceni5.pdf
4. týden
- přednáška 5.3.2024
- Přehled základních přenosových funkcí pro neuron
- Lineární neurony a úloha lineární regrese.
- Učení lineárního neuronu. LSQ. Gradientní metoda.
- Neuronová síť s jednou vrstvou neuronů.
- prednaska4.pdf
cvičení 7.3.2024
- Neurony s lineární nebo obecně spojitou přenosovou funkcí a jejich učení. Pokud to stihneme: Neuronová síť s jednou vrstvou neuronů. Příklady.
- cviceni4.pdf
3. týden
- přednáška 27.2.2024
- Reprezentace logických funkcí pomocí perceptronů a perceptronových sítí - dokončení. Diskuze domácí úlohy.
- Perceptron a lineární separabilita.
- Perceptron a jeho algoritmy učení. Příklady (ukázky).
- prednaska3.pdf
cvičení 29.2.2024
2. týden
- přednáška 20.2.2024
- Matematický model neuronu a jeho geometrická interpretace.
- Nejstarší modely neuronových sítí: perceptrony.
- Reprezentace logických funkcí pomocí perceptronů a perceptronových sítí.
- Příklady.
- Bonusový domácí úkol: navrhnout logickou funkci a co nejmenší perceptronovou síť pro XOR. Popř. vymyslet víc variant.
- prednaska2.pdf
cvičení 22.2.2024
- Úvod do Matlabu II. (František Gašpar).
1. týden
- přednáška 13.2.2024
- O předmětu. Rozcestník. Podmínky získání zápočtu
- Úvod do umělých neuronových sítí: historie oboru, biologická motivace, učení a strojové učení.
- Strojové učení. Typy úloh. Průběh řešení úlohy strojového učení.
- prednaska1.pdf
cvičení 15.2.2024
- Úvod do Matlabu (František Gašpar).