====== Wydział Humanistyczny - Głębokie uczenie ======

Zajęcia w ramach przedmiotu Głębokie Uczenie dla Studentów Wydziału Humanistycznego.\\

**Prowadzący:** 
  * dr hab. inż. Joanna Jaworek-Korjakowska, prof. AGH ([[jaworek@agh.edu.pl]])


===== Komunikaty =====

<WRAP round info 70%>
</WRAP>

/**/
++++ Archiwum |

===== Komunikat I =====
<WRAP round info 70%>
</WRAP>

++++

/**/
===== Wykład =====


  - Wprowadzenie do uczenia maszynowego i głębokiego
  - Architektura sieci, neuron, funkcje aktywacji, funkcje kosztu, optymalizatory
  - Detekcja i klasyfikacja przy wykorzystaniu sieci konwolucyjnych (CNN)
  - Augmentacja danych, sieci wytrenowane (pre-trained networks)
  - Sieci rekurencyjne (RNN)
  - Autoenkodery i sieci generatywne (GAN)
===== Przydatne materiały =====
  - [[https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv|Nagrania wykładów z Uniwersytetu Stanforda]]
  - [[https://www.youtube.com/watch?v=QGslNA2PAfI|Deep Learning and Perception in self-driving cars]]\\
  - [[https://www.youtube.com/watch?v=8_i2jzJN06Y|Ride in Self-Driving Car]]\\
  - [[https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53| CNN convolution]]\\
  - Chollet F., Deep Learning with Python, 2017
  - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: Deep Learning, MIT Press, 2016

/*
  - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: Deep Learning, MIT Press, 2016
  - Chollet F., Deep learning with Python, 2017
  - Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2007
  - Kevin P. Murphy “Machine Learning: A probabilistic perspective”, MIT Press, 2012
  - Cichosz P., Systemy uczące się, WNT Warszawa, 2000, ISBN 83-204-2544-1
  - Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2011
  - Peter Flach, Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data, 2012
  - Krawiec K., Stefanowski J.: Uczenie maszynowe i sieci neuronowe, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2004
  - Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork: Pattern Classification (2nd Ed.), wyd. Wiley, 2000Wybrane artykuły naukowe Elsevier, Springer
*/