Podstawy uczenia maszynowego

Wykład jest dla klas przede wszystkim o profilu matematyczno-fizycznym lub informatycznym, choć oczywiście to o czym mówię wywodzi się z materiału, który jest na matematyce i w innych profilach. Aby klasa skorzystała z tego o czym będę mówił powinna mieć już przerobione choćby w podstawowym zakresie granice oraz pochodne funkcji. To o czym będzie mowa:

- czym jest i w jakim celu stosuje się grupowanie i klasyfikację danych,

- czym są i do czego używane są drzewa decyzyjne,

- sortowanie liczb (układanie od najmniejszej do największej),

- jak numerycznie znaleźć (i w jakim celu) lokalne minimum funkcji,

- jak w analogiczny znajduje się minimum bardziej skomplikowanych funkcji i co to ma wspólnego z uczeniem sieci neuronowych i z AI,

- przykłady jak uczą się komputerowe sieci neuronowe i co decyduje o tym jaka sieć jest lepsza niż inna,

- współczesne zastosowania AI.