teoretické základy neuronových sítí – FJFI, ZS 25/26
Cvičení předmětu teoretické základy neuronových sítí probíhají v sudé týdny v pondělí od 8:00 do 9:40 v místnosti T-115, případně dle změn oznámených na přednáškách a cvičeních. Informace ke zkoušce a podmínky klasifikace posk
studijní materiály
Materiály ke cvičení mají podobu Jupyter notebooků využívajících Python. Pro snadnou instalaci pythonu, Jupyteru a potřebných balíčků budeme využívat systém uv . K seznámení s touto technologií je určeno první cvičení. Pro replikaci přesného prostředí, v němž byly notebooky vytvořeny, můžete využít souborů pyproject.toml a uv.lock.| # | název | témata | zadání | řešení |
|---|---|---|---|---|
| 1 | úvod do neuronových sítí | základy strojového učení v Python, algoritmy pro automatické počítání gradientů, jednoduché neuronové sítě, jejich architektura, gradientní sestup, aktivační funkce, hyperparametery a jejich volba | notebook | notebook |
| 2 | optimalizace | optimalizace neuronových sítí, algoritmy SGD, Momentum, Nesterov, Adagrad, Adadelta, Adam, AdamW | notebook | |
| 3 | regularizace | rozdělení dat na trénovací a testovací sadu, overfitting, bias-variance trade-off, L1, L2 regularizace, early stopping, dropout, batching, cross-validace, její varianty a použití, fenomén double descent | ||
| 4 | rekurentní sítě | rekurentní sítě, zpracovaní přirozeného jazyka, transformery | ||
| 5 | grafové neuronové sítě | učení na grafech, rekurentní neuronové sítě na grafech, sítě postavené na náhodných procházkách, analogie se zpracováním textu, konvoluce na grafech |
neuronové sítě, strojové učení a náhodnost – FIT, ZS 25/26
Cvičení předmětu neuronové sítě, strojové učení a náhodnost probíhají v sudé týdny ve středy od 16:15 do 17:45 v místnosti T9:348 (viz rozvrh ), případně dle změn oznámených na přednáškách a cvičeních. Informace ke zkoušce, podmínky splnění předmětu a klasifikace lze nalézt v FIT courses .
teorie neuronových sítí – FIT, LS 24/25
Cvičení předmětu teorie neuronových sítí probíhají v sudé týdny ve úterky od 14:30 do 16:00 v místnosti T9:351 (viz rozvrh ), případně dle změn oznámených na přednáškách a cvičeních. Informace ke zkoušce, podmínky splnění předmětu a klasifikace lze nalézt v FIT courses .
lineární algebra 1 – FJFI, ZS 24/25
Cvičení pro obory Aplikace informatiky v přírodních vědách a Aplikované matematicko-stochastické metody probíhají každé úterý od 14:00 do 15:40 v místnosti B-115.
Informace ke zkoušce, podmínky splnění předmětu a klasifikace lze nalézt v
Microsoft Teams, kde by všichni studenti měli být členy týmu Team-B241-01LAL, případně na webu přednášejících .
studijní materiály
Aktuální studijní materiály od přednášejících jsou v Microsoft Teams, obecně jde hlavně o:
- Skripta k přednáškám
- Seznamy příkladů , z nichž část budeme řešit na cvičeních
Z dalších materiálů pak mohu doporučit ještě:
- Řešené příklady ze cvičení od prof. Krejčiříka
- Sbírka příkladů z lineární algebry
- Sérii videí Essence of linear algebra od 3Blue1Brown
- Interaktivní demo The matrix arcade vhodné k 9. cvičení o lineárních zobrazeních.
podmínky zápočtu
Na konci semestru na základě práce při cvičeních může každý získat kromě zápočtu až 10% navíc k praktické části zkoušky (podrobnosti v podmínkách zkoušky). Získání zápočtu i tato bonusová procenta se počítají z bodů získaných během cvičení. Body lze získat třemi různými způsoby:- Na začátku každého cvičení (počínaje druhým, včetně posledního) se bude psát mini-test obsahující 1 příklad typově z předcházejícího cvičení. Za každý test lze získat maximálně 1 bod. Testy jsou open-book, tedy je povoleno používání jakýchkoliv materiálů (skripta, vlastní poznámky...), není povoleno komunikovat s kýmkoliv dalším či používat software řešící příklady.
- Za aktivitu při cvičeních (počítání příkladů u tabule apod.) lze získat za každé cvičení 0.5 bodu.
- Pro ty, kdo nenasbírají dostatečný počet bodů, budou ke konci semestru zadané 3 domácí úkoly, z každého z nich lze získat maximálně 1 bod.
Pro získání zápočtu je třeba splnit 2 podmínky:
- Mít maximálně 2 absence.
- Mít součet bodů alespoň 5.
Bonusová procenta ke zkoušce jsou pak daná součtem bodů, mínus 5.
výsledky
teorie neuronových sítí – FIT, LS 23/24
Cvičení předmětu teorie neuronových sítí probíhají v liché týdny ve čtvrtky od 12:45 do 14:15 v místnosti TH:A-1142 (viz rozvrh ), případně dle změn oznámených na přednáškách a cvičeních. Informace ke zkoušce, podmínky splnění předmětu a klasifikace lze nalézt v FIT courses .
lineární algebra 1 – FJFI, ZS 23/24
Cvičení pro 1. kruh oboru jaderná a částicová fyzika probíhají každé pondělí od 14:00 do 15:30 v místnosti T-209.
Informace ke zkoušce, podmínky splnění předmětu a klasifikace lze nalézt v
Microsoft Teams, kde by všichni studenti měli být členy týmu Team-B231-01LAL, případně na webu přednášejících .
studijní materiály
Aktuální studijní materiály od přednášejících jsou v Microsoft Teams, obecně jde hlavně o:
- Skripta k přednáškám
- Seznamy příkladů , z nichž část budeme řešit na cvičeních
Z dalších materiálů pak mohu doporučit ještě:
- Řešené příklady ze cvičení od prof. Krejčiříka
- Sbírka příkladů z lineární algebry
- Sérii videí Essence of linear algebra od 3Blue1Brown
- Interaktivní demo The matrix arcade vhodné k 9. cvičení o lineárních zobrazeních.
podmínky zápočtu
Na konci semestru na základě práce při cvičeních může každý získat kromě zápočtu až 10% navíc k praktické části zkoušky (podrobnosti v podmínkách zkoušky). Získání zápočtu i tato bonusová procenta se počítají z bodů získaných během cvičení. Body lze získat třemi různými způsoby:- Na začátku každého cvičení (počínaje třetím, včetně posledního) se bude psát mini-test obsahující 1 příklad typově z předcházejícího cvičení. Za každý test lze získat maximálně 1 bod. Testy jsou open-book, tedy je povoleno používání jakýchkoliv materiálů (skripta, vlastní poznámky...), není povoleno komunikovat s kýmkoliv dalším či používat software řešící příklady.
- Za aktivitu při cvičeních (počítání příkladů u tabule apod.) lze získat za každé cvičení 0.5 bodu.
- Pro ty, kdo nenasbírají dostatečný počet bodů, budou ke konci semestru zadané 3 domácí úkoly, z každého z nich lze získat maximálně 1 bod.
Pro získání zápočtu je třeba splnit 2 podmínky:
- Mít maximálně 2 absence.
- Mít součet bodů z mini-testů a domácích úkolů alespoň 5 (tedy vyjma bodů za aktivitu).
Bonusová procenta ke zkoušce jsou pak daná součtem bodů z mini-testů, aktivity a domácích úkolů, mínus 5.
výsledky
teorie neuronových sítí – FIT, LS 22/23
Cvičení předmětu teorie neuronových sítí probíhají nepravidelně, viz e-mail. Informace ke zkoušce, podmínky splnění předmětu a klasifikace lze nalézt v FIT courses .