Subject
Напредно машинско учење
| 1. | Наслов на наставниот предмет |
Напредно машинско учење Advanced machine learning |
||||||||||||
| 2. | Код | IS-Z-04 | ||||||||||||
| 3. | Студиска програма | Интелигентни системи | ||||||||||||
| 4. | Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) | Faculty of Computer Science and Engineering | ||||||||||||
| 5. | Степен (прв, втор, трет циклус) | Second Cycle | ||||||||||||
| 6. | Академска година / семестар | 9 / Зимски | ||||||||||||
| 7. | Број на ЕКТС кредити | 6 | ||||||||||||
| 8. | Наставник | Георгина Мирчева, Мирослав Мирчев, Соња Гиевска | ||||||||||||
| 9. | Предуслови за запишување на предметот | — | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции) | Студентот ќе биде оспособен за користење на напредни алгоритми и техники од областа на машинското учење. | ||||||||||||
| 11. | Содржина на предметната програма | Ова е отворен предмет каде кандидатот ќе може да избере работи на некој проект сврзан со најновите достигнувања во полето на машинското учење (МУ). Можните теми ги опфаќаат следните области: медицина, обработка на биосигнали, обработка на природни јазици (разбирање на текстови, машинско преведување и преведување помогнато од машина, статистичка обработка на природни јазици и друго); теоретско МУ (нови трендови во теоријата на МУ); инжинерство на податоци за градење МУ модели (избор и чистење податоци, избор на атрибути (feature engineering, стандардизација на податоци), Длабоко учење (невронски мрежи и конволуциски невронски мрежи, TensorFlow); Напредни теми од МУ кои опфаќаат: графички модели, кернел методи, boosting, bagging, полу-надгледуванo и активно учење, и тензорски пристап кон анализа на податоци. | ||||||||||||
| 12. | Методи на учење | Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). | ||||||||||||
| 13. | Вкупен расположив фонд на време | 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа | ||||||||||||
| 14. | Распределба на расположивото време | 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа | ||||||||||||
| 15. | Форми на наставните активности |
|
||||||||||||
| 16. | Други форми на активности |
|
||||||||||||
| 17. | Начин на оценување |
|
||||||||||||
| 18. | Критериуми за оценување (бодови/ оценка) |
|
||||||||||||
| 19. | Услов за потпис и полагање на завршен испит | реализирани активности 15.1 и 15.2 | ||||||||||||
| 20. | Јазик на кој се изведува наставата | македонски и англиски | ||||||||||||
| 21. | Метод на следење на квалитетот на наставата | механизам на интерна евалуација и анкети | ||||||||||||
| 22. | Literature |
|
