Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Masterat
Domeniul: Informatica
Programul de studii: Optimizarea modelelor informatice - în limba maghiară
Limba de predare: Maghiară

SYLLABUS

I. Általános adatok
Kód	Tantárgy neve	
MIG1001	Modelarea stocastică a datelor – Sztochasztikus adatelemzési módszerek	

Félév	Órák: C+S+L+P	Kategória	Típus	
3	2+1+0+1	specialitate	obligatorie	

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 célkitűzései

A tantárgy célja az adaptív algoritmusok, illetve azok alkalmazásainak a bemutatása. Az előadás során hangsúlyt fektetünk a bemutatott algoritmusok használatára.
Igyekszünk az alkalmazások egy viszonylag széles skáláját lefedni, a Bayes-modell alkalmazásaitól egészen a független-komponens alapú modellezésig illetve a hangfelismeréstől a DNS-molekulák és felismeréséig.	

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,								Tanszékvezető,

Dátum,								Előadás felelőse,

2010. október 1							Conf. Dr. CSATÓ Lehel