SubjectsSubjects(version: 965)
Course, academic year 2024/2025
  
Advanced Data Analysis Methods and Neural Networks: Applications in Practice - CZV4460003
Title: Pokročilé metody analýzy dat a neuronové sítě: Aplikace v praxi
Guaranteed by: Department of Mathematics, Informatics and Cybernetics (446)
Faculty: Faculty of Chemical Engineering
Actual: from 2024
Semester: both
Points: 0
E-Credits: 0
Examination process:
Hours per week, examination: 0/32, other [HS]
Capacity: winter:unknown / unknown (10)
summer:unknown / unknown (10)
Min. number of students: 5
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Level:  
Note: you can enroll for the course in winter and in summer semester
Guarantor: Vrba Jan Ing. Ph.D.
Steinbach Jakub Ing.
Class: Kurz CŽV
Annotation - Czech
"Kurz nabízí účastníkům komplexní vhled do pokročilých metod analýzy dat a neuronových sítí a jejich praktického využití. Zahrnuje sofistikované techniky analýzy dat, jako je shluková analýza a rozpoznávání vzorů pomocí neuronových sítí. Účastníci se naučí aplikovat analýzu hlavních komponent, která umožňuje identifikaci klíčových charakteristik datových souborů a redukci jejich dimenzionality. Dále se seznámí s algoritmy jako jsou support vector machine (SVM) a k-nejbližších sousedů, které jsou vhodné pro řešení klasifikačních problémů. V kurzu budou také účastníkům představeny hluboké neuronové sítě s důrazem na predikci časových řad a analýzu vícerozměrných dat. Účastníci se seznámí s řadou aktuálně využívaných architektur hlubokých neuronových sítí a naučí se je využívat pro analýzu jejich vlastních datových sad. Důležitou součástí kurzu je také validace a vyhodnocování přesnosti klasifikace a predikce pomocí neuronových sítí. Účastníci se naučí, jak správně nastavit a vyhodnotit výkonnostní metriky svých modelů a jak efektivně využívat různé techniky validace a optimalizace. Celkově kurz umožňuje účastníkům získat hlubší porozumění pokročilým metodám analýzy dat a neuronovým sítím a získat praktické dovednosti pro jejich aplikaci v různých oblastech, od průmyslových aplikací po vědecký výzkum. Tím účastníkům poskytuje potřebné znalosti a dovednosti pro úspěšnou práci v oblasti analýzy dat a umělé inteligence."
Last update: Krátká Jana (25.09.2024)
Syllabus - Czech

Úvod do shlukové analýzy a vybrané metody shlukové analýzy 1: k-nejbližších sousedů, k-means, DBSCAN

Aplikace zvolených klasifikačních metod pomocí knihovny Scikit-learn a jejich porovnání

Hierarchické shlukování (dendrogram) a vybrané metody shlukové analýzy 2: samoorganizující se mapy

Aplikace zvolených klasifikačních metod pomocí knihovny sklearn-som či minisom a jejich porovnání

Úvod do neuronových sítí, učení sítí, gradientní metody, multi-layer perceptron (MLP)

MLP - univerzální aproximátor, učení neuronových sítí, klasifikace a regrese

Aplikace neuronových sítí pro zpracování časových řad

Predikce časových řad

Aplikace neuronových sítí pro zpracování obrazových dat

Problematika klasifikace, detekce objektů, tracking

Use case - ukázka pracovního postupu při zpracování nového datasetu

Ukázka regresního datasetu

Use case - ukázka pracovního postupu při zpracování nového datasetu

Ukázka klasifikačního datasetu

Vytváření automatických reportů ze zpracovaných dat

Automatizace generování reportů s výsledky

Last update: Krátká Jana (25.09.2024)
 
VŠCHT Praha