• Pentru a vă înscrie, asigurați-vă că vă aflați pe lista de așteptare CIS. Actualizările vor fi comunicate pe măsură ce informațiile vor fi disponibile. Până în prezent, toate persoanele din categoria 4 sau mai jos au primit permisiunea de a se înscrie. În acest moment, credem că toate persoanele de pe lista de așteptare vor intra în clasă.

  • Vă rugăm să vă familiarizați cu celelalte părți ale acestui site web, în special cu secțiunile Politica și Programul de studiu. Vă rugăm să folosiți Piazza pentru a ne pune întrebări sau să îmi trimiteți un e-mail (@danroth).

  • Clasa se va desfășura ca o clasă sincronă. Cu câteva excepții, participarea (și, prin urmare, prezența) este obligatorie. Vă rog să discutați cu mine (@danroth) dacă credeți că acest lucru va fi dificil pentru dumneavoastră.

Descrierea cursului

Scopul învățării automate este de a construi sisteme informatice care să se adapteze și să învețe din experiența lor. În ultimii ani am asistat la o explozie a aplicațiilor care utilizează tehnologiile de învățare automată și se poate afirma că învățarea automată a fost esențială pentru succesul multor tehnologii recente, de la tehnologiile de limbaj natural (Siri, tehnologia de căutare, publicitatea automată, corectarea textului) la tehnologiile de viziune pe calculator (aplicații de recunoaștere a imaginilor, vehicule autonome), genomică, diagnosticare medicală, analiza rețelelor sociale și multe altele.

Acest curs va prezenta unele dintre metodele cheie de învățare automată care s-au dovedit a fi valoroase și de succes în aplicații practice. Vom discuta unele dintre întrebările fundamentale ale învățării automate – când și de ce funcționează învățarea – pentru a obține o bună înțelegere a problemelor de bază din acest domeniu și vom prezenta principalele paradigme și tehnici necesare pentru a obține performanțe de succes în domenii de aplicare precum înțelegerea limbajului natural și a textului, recunoașterea vorbirii, viziunea pe calculator, mineritul de date, sistemele informatice adaptive și altele. Corpul principal al cursului va trece în revistă mai multe abordări de învățare supravegheată și (semi/ne)supravegheată. Acestea includ metode de învățare a reprezentărilor liniare, metode de arbore de decizie, metode bayesiene, metode bazate pe kernel și metode de rețele neuronale, precum și metode de grupare și reducere a dimensionalității. Vom discuta, de asemenea, modul de modelare a problemelor ca probleme de învățare automată, modul de evaluare a algoritmilor de învățare și modul de abordare a unor probleme din lumea reală, cum ar fi datele zgomotoase și adaptarea domeniului.

Precondiții

Supunem o familiarizare de bază cu algebra liniară (în principal notație și concepte de bază), probabilități de bază, calcul și structură de date/algoritmi la nivelul CIS 121

Ora și locul de desfășurare

Lecții

Luni/Miercuri 10:30am – 12:00pm
Sincron prin Zoom

Repetiții

Tentativ, marți & miercuri (Detalii TBD)

Recomandă suplimentară pentru CIS 519

Studenții înscriși la varianta absolvită a acestui curs (CIS 519) vor trebui să efectueze lucrări suplimentare pe parcursul semestrului. Această lucrare va include un proiect de curs și (posibil) componente suplimentare la temele pentru acasă și la examene.

Din moment ce cele două versiuni au cerințe diferite, nu puteți finaliza cursul ca CIS 419 și mai târziu să solicitați schimbarea acestuia în CIS 519 pentru credite de absolvire; dacă aveți în vedere schimbarea acestui curs în CIS 519 pentru credite de absolvire, ar trebui să vă înscrieți acum la versiunea pentru absolvenți.

Comparație cu CIS 520

Datorită cererii copleșitoare, Penn oferă două cursuri diferite de învățare a mașinilor: CIS 419/519 (Applied Machine Learning) și CIS 520 (Machine Learning). Această secțiune descrie pe scurt diferențele dintre aceste cursuri.

CIS 419/519 Applied Machine Learning (acest curs!) este un curs de nivel introductiv în învățarea automată (ML), cu accent pe aplicarea tehnicilor ML. Cursul este listat încrucișat între versiunile de licență (419) și de absolvire (519); cursul de absolvire 519 are cerințe oarecum diferite, așa cum este descris mai sus. CIS 419/519 este destinat studenților care sunt interesați de aplicarea practică a metodelor existente de învățare automată la probleme reale, mai degrabă decât de fundamentele statistice și teoria ML acoperite în CIS 520 Machine Learning. CIS 419/519 va acoperi o parte din bazele ML, dar este menit să fie mai puțin riguros din punct de vedere matematic decât CIS520; acest lucru nu înseamnă neapărat că este „mai ușor”. Planul este ca studenții să părăsească acest curs cu o bună înțelegere a problemelor cheie din Machine Learning și cu un fundal solid despre cum să modeleze și să aplice învățarea automată la problemele lor.

CIS 519 NU este o condiție prealabilă pentru CIS 520. Cu toate acestea, nu are prea mult sens să urmezi CIS 519 după ce ai urmat deja CIS 520. De asemenea, nu are prea mult sens, dar este posibil, să se ia mai întâi CIS 419/519 și mai târziu să se ia CIS 520.

.