Sieci neuronowe, uczenie maszynowe, sztuczna Inteligencja
Zadanie jest skierowane do 16 uczestników projektu (2K/14M).
Uczestnicy projektu nabędą wiedzę nt. sztucznej inteligencji, jej znaczenia, wykorzystania w różnych
dziedzinach (np. medycyna, finanse, przemysł). Będą oni opracowywać projekt, w którym będą implementować i testować jedną z technik uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego na wybranym zbiorze danych.
Planowana tematyka zajęć:
- definicja Sztucznej Inteligencji (SI) i jej znaczenie,
- historia i rozwój SI,
- podstawowe metody w SI,
- podstawy Uczenia Maszynowego,
- techniki Uczenia Maszynowego,
- Sieci Neuronowe,
- uczenie Głębokie
- konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN),
- rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN),
- Autoenkoder,
- zastosowania Sztucznej Inteligencji w różnych dziedzinach (np. medycyna, finanse, przemysł),
- etyka i wyzwania związane z rozwojem SI