Izbrana poglavja iz umetne inteligence

Pri predmetu bodo predstavljena in obdelana izbrana poglavja z naslednjih področij:
mehanizmi sklepanja in obravnavanje negotovosti,

strojno učenje (napredne metode uvrščanja in razvrščanja, učenje v dinamičnih sistemih, učenje v slabo strukturiranih domenah, učenje iz časovno in prostorsko opredeljenih podatkov),

odkrivanje znanj iz podatkov in vizualizacija podatkov in modelov,

ansambelske metode v podatkovni analitiki

razumljivi modeli v strojnem učenju: mehka pravila, zanimive podskupine, asociacijska pravila in razlaga odločitvenih modelov

procesiranje naravnega jezika in rudarjenje besedil
zlivanje podatkov

metode matrične faktorizacije v podatkovnem rudarjenju

učenje iz podatkovnih tokov

ocenjevanje zanesljivosti predikcij

biološko motivirane arhitekture sistemov umetne inteligence, aplikacije umetne inteligence (npr. biomedicina, biometrija, ekologija, poslovne aplikacije, …)

napredni modeli za interpretacijo slikovnih podatkov optimizacijske metode za inferenco v računalniškem vidu.

Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. (2009) The elements of statistical learning, 2nd edition, Springer. COBISS.SI-ID – 40339554
Andrienko N., Andrienko G. (2006) Exploratory Analysis of Spatial and Temporal Data, Springer. https://link-springer-com.nukweb.nuk.uni-lj.si/book/10.1007/3-540-31190…
Forsyth D.A., Ponce, J. (2011) Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall https://link-springer-com.nukweb.nuk.uni-lj.si/book/10.1007/978-3-540-8…