Artificial Intelligence with Deep Learning (MAG)
Artificial Intelligence with Deep Learning (MAG)
Opis predmeta
Seznaniti študente z osnovami umetne inteligence s poudarkom na modernejših pristopih (globokem učenju in spodbujevanem učenju). V ospredju predmeta je praktični del s konkretnimi primeri uporabe predstavljenih pristopov.
Vsebina predmeta
1. UMETNA INTELIGENCA – UVOD
• Kaj je UI
• Kratek zgodovinski pregled razvoja
• Prednosti in tveganja uporabe UI
• Primeri uporabe
2. UČENJE IZ PODATKOV
3. GLOBOKO UČENJE
• Usmerjene nevronske mreže
• Vhodno kodiranje
• Izhodni nivoji in funkcija izgube
• Skrite plasti
• Algoritmi učenja
• Posplošitve
• Konvolucijske nevronske mreže
• Nevronske mreže s povratno zanko
4. INTELIGENTNI AGENTI
5. SPODBUJEVANO UČENJE
• Učenje s spodbudo (Markovski odločitveni proces)
• Pasivno spodbujevano učenje
• Aktivno spodbujevano učenje
• Posplošitve
6. PRIMERI:
• Primer uporabe nevronskih mrež
• Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za prepoznavo obrazov in obraznih izrazov v Pythonu (deep face) - 1. del
• Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za prepoznavo obrazov in obraznih izrazov v Pythonu (deep face) - 2. del
• Spodbujevalno učenje v Pythonu (gym) ali kako pristati lunarni modul na luni – 1. del
• Spodbujevalno učenje v Pythonu (gym) ali kako spraviti vozoček na vrh hriba - 2. del
Nosilci predmeta
red. prof. dr.
Damjana Kokol Bukovšek
Govorilne ure
sreda ob 11:00
kabinet RZ-304
Na govorilne ure se obvezno naročite po elektronski pošti.
doc. dr.
Simona Korenjak Černe
Govorilne ure
četrtek ob 11:15
kabinet RZ-403
Dragi študenti, do konca septembra 2026 bodo zaradi pogostejših odsotnosti govorilne ure (v živo ali na daljavo preko Zoom povezave) potekale le po predhodnem dogovoru po elektronski pošti.
