Na seminarium będą omawiane zagadnienia związane z użyciem uczenia
maszynowego. Omawiane tematy obejmą:
* Ciekawe i praktyczne, ale specjalistyczne algorytmy jak np. detektor twarzy Viola-Jones.
* Warianty i generalizacje klasycznych algorytmow, np. gradient boosting, nu-SVM, czy one-class SVM.
* Trochę technik uwzględniania danych nieopisanych lub dotyczących podobnych, ale nie identycznych zagadnień, czyli zagadnienia przeniesienia uczenia (transfer learning), uczenia z częściowym nadzorem (semi-supervised learning) oraz warianty popularnych algorytmow realizujące te techniki.
* Nowinki z konferencji ICML (icml.cc) i NIPS (nips.cc). Ze względu na moje zainteresowania będą dotyczyły głownie sieci neuronowych.
* Rozwinięcie tematow z kursu Sieci Neuronowe: nowe metody uczenia, zmany w architekturze sieci, zastosowania do przetwarzania języka, uczenie ze wzmocnieniem sieci neuronowych.
**Program:**
Na pierwszych zajęciach zostanie przedstawiona lista proponowanych tematow.
Szczegołowy program zostanie ustalony w ciągu dwoch pierwszych zajęć na
podstawie zainteresowań uczestnikow. Większość z proponowanych tematow dotyczy
nowych prac (opublikownaych po roku 2010).
**Zasady zaliczeń:**
Wygłoszenie 2 krotkich (30-45) minut wystąpień przedstawiajacych wybraną
pracę. Maksymalnie 2 nieusprawiedliwione nieobecności. **
**
**Wymagania:**
Zaliczenie z jednego z przedmiotow: Sieci neuronowe, Eksploracja danych lub
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Fri 12:15-2pm, you must book a slot at https://calendar.google.com/calendar/selfsched?sstoken=UUtYVm5mOVkxUVRNfGRlZmF1bHR8ZmJjZmRiMzU4ODA0NDAyYTYzOTZiZjNjY2Y2ZDQwODk
