Az alábbi információk tájékoztató jellegűek. A hatályos követelmények az egyetemi tanrendi keresőben találhatók.
Nappali tagozaton:
Előadás: heti 2 óra / 5 kredit. Teljesítés módja: Kollokvium.
Gyakorlat: heti 1 óra / 0 kredit. Teljesítés módja: Aláírás.
A kurzus felvételének előfeltételei: Lineáris algebra, Numerikus matematika, Mesterséges Intelligencia I-II.
a gépi tanulás alapfeladatai,
alapfogalmai,
statisztikai
megközelítése.
főkomponens analízis,
a Fischer diszkrimináns analízis és variánsai,
független komponens analízis,
projection pursuit módszer.
teljes keresés,
legjobban egyedi jellemzők kiválasztása,
(Sequential Backward) SB-kiválasztás és általánosítása
(Sequential Forward) SF-kiválasztás és általánosítása
"Plus
előretartó lebegő kiválasztás,
hátratartó lebegő kiválasztás,
adaptív előre/hátratartó lebegő kiválasztás.
Bayes-i tanulás alapjai,
Bayes tétel és alkalmazása a gépi tanulásban,
maximum likelihood hipotézis,
Bayes optimális klasszifikáció,
Gibbs algoritmus,
Naív Bayes klasszifikáció,
Gaussian Mixture Model,
legközelebbi átlag módszer,
1-legközelebbi szomszéd,
k-legközelebbi szomszéd és kiterjesztése,
altér módszer,
Fisher módszere.
bevezetés a kombinációs eljárások elméletébe,
kombinációk összeadás, átlag, medián, szorzat, minimum és maximum alapján, véletlen altér kiválasztásának módszere,
Borda-féle leszámolási eljárás,
bagging, boosting.
Futó Iván szerk.: Mesterséges Intelligencia, Aula, 1999.
Tom M. Mitchell: Machine Learning, Prentice Hall, 1997.
Vladimir N. Vapnik: Statistical Learning Theory, John Wiley & Sons, 1998.
Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas: Pattern Recognition, 1999.
egy grafikus felületű szoftver megvalósítása és leadása a megbeszélt időpontban, amely az előadáson elhangzott algoritmusok közül képes végrehajtani egyet, és az eredményét grafikusan megjeleníteni.
az aláírt gyakorlat,
a leckekönyv bemutatása a vizsgán,
az előre kiadott tételekből a vizsgáztató által kiválasztott 1 részletes tétel sikeres kidolgozása.
A kidolgozott tétel értékelése alapján kerül meghatározásra.