Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Informatică
Programul de studii: Informatică - linia de studiu maghiară
Limba de predare: Maghiară

SYLLABUS

I. Általános adatok
Kód	Tantárgy neve	
MID0037	Metode avansate de învăţare automată / Alkalmazott gépi tanulás	

Félév	Órák: C+S+L	Kategória	Típus	
6	2+0+2	specialitate	opţională	

II. Foállásban az  Egyetem  oktatói
Név	Tudományos	Oktatói	Tanszék	Tevékenység	
	fokozat	státus		E	Sz	L	
CSATO Lehel	Dr. 	Conf.	Limbaje şi Metode de Programare	*			

Társult oktatók
Név	Tudományos	Intézmény	Állás	Tevékenység 	
	fokozat		típusa	E	Sz	L	

III. A tantárgy célkituzései
Scopul este familiarizarea studenţilor cu metodele moderne de instruire a maşinilor. Studenţii vor fi capabili de a analiza rezultatele rulării diferitelor algoritmi pe date culese sau primite de la utilizatori ai metodelor respective. În urma analizei se va putea decide asupra unor metode particulare care să fie folosite într-un sistem real.	

IV. A tantárgy tartalma
Komponensek  analízise:
Statisztikus modellezés alapjai – sajátértékek és sajátvektorok [9],Főkomponensek [2,4]. Független komponensek és a jelek elválasztása [8].
Bayes-féle modellezés: 
Becslési módszerek [1, 2, 3], Hierarchikus modellek és a modell paramétereinek a becslése [1,2,4], Bayes-féle modellezés: az a-poszteriori és a prediktív eloszlások használata [4, 5].
Rejtett Markov modellek (HMMs):
HMM definíciók [7], Rejtett állapotok becslése [7],HMM alkalmazások (1) beszébfelismerés [7,8],HMM alkalmazások (2) DNS szegmentálás[7,8],
Gaussz-folyamatokkal történő modellezés:
A kernel függvény, funkcionális Bayes-modellek[4,5,6],	 Közelítések és a KL-távolság használata, a Gauszz-folyamatokkal töténő modellezés alkalmazásai.	

V. Könyvészet
[1]. Bishop C.M (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag.
[2]. Russell S, Norvig P (2003) Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second Edition), Prentice Hall.
[3]. Mitchell T (1997) Machine Learning, McGraw Hill.
[4]. Bernardo J.M, Smith A.F.M (2000) Bayesian Theory, John Wiley & Sons.
[5]. MacKay D.J.C (2003) Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, HTTP: http://wol.ra.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html.
[6]. Rasmussen C.E, Williams C.K.I (2006) Gaussian Processes for Machine Learning, The MIT Press.
[7]. Rabiner L.R, Juang, B.H (1986) An introduction to Hidden Markov models, IEEE ASSP Magazine, pp: 4-15.
[8]. Durbin R, Eddy S.R, Krogh A, Mitchison G (1999) Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press.
[9]. Hyvärinen A, Karhunen J, Oja E (2001) Independent Component Analysis, Wiley-Interscience.
[10].Barto A. (2002): Statistical Pattern Recognition, John Wiley & Sons.

VI. Az oktatói tevékenység heti tematikája

•	Komponensek  analízise (1-4 hét):
•	Statisztikus modellezés alapjai – sajátértékek és sajátvektorok [9],	(2 h.)
•	Főkomponensek [2,4].	(2 h.)
•	Független komponensek és a jelek elválasztása [8].	(2+2 h.)

•	Bayes-féle modellezés (5-7 hét):
•	Becslési módszerek [1, 2, 3],	(2 h.)
•	Hierarchikus modellek és a modell paramétereinek a becslése [1,2,4],	(2 h.)
•	Bayesfél modellezés: az a-poszteriori és a prediktív eloszlások használata [4, 5].	(2 h.)

•	Rejtett Markov modellek (HMMs) (8-11 hét):
•	HMM definíciók [7], 	(2 h.)
•	Rejtett állapotok becslése [7],	(2 h.)
•	HMM alkalmazások (1) beszébfelismerés [7,8],	(2 h.)
•	HMM alkalmazások (2) DNS szegmentálás[7,8],	(2 h.)

•	Gaussz-folyamatokkal történő modellezés (12-14 hét):
•	A kernel függvény, funkcionális Bayes-modellek[4,5,6],	(2 h.)
•	Közelítések és a KL-távolság használata	(2 h.)
•	A Gauszz-folyamatokkal töténő modellezés alkalmazásai. 	(2 h.)	

VII. Alkalmazott didaktikai módszerek

Kifejtés módszere, a problematizálás módszere, rákérdezés és rávezetés, egyéni feladatok megoldására való ösztönzés.
Használunk a megfelelő programnyelvekkel ellátott számítógépeket gyakorlásra; vetítőt az előadásokhoz tartozó jegyzetek kivetítéséhez. Az előadások tematikája, a laborfeladatok és a a kötelező olvasmányok letölthető anyaga megtalálható a
http://www.cs.ubbcluj.ro/~csatol/mach_learn  
lapon.	

VIII. Értékelés

A félév-végi jegy írásbeli vizsga eredménye. A vizsgán való részvételhez szükséges a labor- illetve gyakorlati órákon kiadott feladatoknak a leadása, ezek a vizsgapontok 40%-át jelentik, az írásbeli a maradék 60%-ot.	

IX. Kiegészíto könyvészet

[1]. 	Rabiner L.R, Juang, B.H (1986) An introduction to Hidden Markov models, IEEE ASSP Magazine, pp: 4-15.
[2]. 	Durbin R, Eddy S.R, Krogh A, Mitchison G (1999) Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press.
[3]. 	Hyvärinen A, Karhunen J, Oja E (2001) Independent Component Analysis, Wiley-Interscience.	

	Dékán,						Tanszékvezeto,

	Dátum,						Eloadás felelose,
								Conf. Dr.  CSATO Lehel