Přeskočit obsah

155YUSU Úvod do strojového učení v DPZ

https://geo.fsv.cvut.cz/gwiki/155YUSU

Lekce

  1. Úvod: aplikace strojového učení v geoinformatice a DPZ, historický kontext, členění strojového učení
  2. Předzpracování geodat (GeoPython)
  3. Základní algoritmy strojového učení, úvod do scikit-learn
  4. Generalizace ML modelu
  5. Učení bez učitele
  6. Návrh a řešení projektu ML
  7. Sborové učení, ansámbly
  8. Úvod do hlubokého učení, PyTorch
  9. MultiLayer Perceptron model (regrese, klasifikace)
  10. Konvolucní neuronové síte - CNN (klasifikace, segmentace)
  11. TBD
  12. Semestrální projekt (šablona)
  13. Zpracování semestrálního projektu (ladění modelu strojového učení)

Výpočetní prostředí

Návod, jak zprovoznit výpočetní prostředí na vlastním počítači, naleznete zde.

Pro účel tohoto předmětu použijte specifický soubor requirements.txt.

Tip

V počítačové učebně lze použít skript, který instalaci závislostí a spuštění Jupyter Noteboku automatizuje.

Sdílení kódu

GitHub: https://github.com/

Autoři

Katedra Geomatiky, Fakulta stavební, ČVUT v Praze: