Cursul de
Machine Learning pentru Aplicatii Vizuale
Cursul presupune absolvirea disciplinei TACAI precum si cunostiinte despre algebra liniara respectiv calcul statistic.
Programa cursului cuprinde urmatoarele teme:
- Introducere: punerea problemei, generalitati, definitii, aplicabilitate. Regresie liniara.
- Selectia trasaturilor. Filtrarea trasaturilor: PCA, ICA, LPP.
- Ensemble learning.
- Boosting : Adaboost, Samme, LogitBoost, GentleBoost.
- Algoritmi de optimizare. Gradient descent si variante. Regularizare.
- Retele neurale: perceptron, adaline, perceptronul multistrat.
- Retele convolutionale adanci.
- Retele convolutionale adanci - implementari eficiente
- Aplicatii CNN: detectie, segmentare semantica, localizare puncte cheie
- Retele Recurente. Celule LSTM.
- Invatare prin transfer. Adaptare de domeniu.
- Invatare semi-supervizata.