A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít:
Első féléves matematika, informatika, és statisztika vagy valószínűségszámítás
A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában:
TTK Számítógápes és kognitív idegtudomány MSc szak kötelezően választható tárgya
A tantárgy részletes tematikája magyarul és angolul:
1. Véges eljárás és számítási bonyolultság szemléletes fogalma, ismerkedés az alkalmazandó programozási nyelvekkel (Python, Matlab vagy ezek ekvivalensei). 2. Néhány véges probléma számítógépes implementációja és hatékony közelítő megoldása, Marr-szintek. 3. A lineáris művelet és dimenzió fogalmai. 4. Lineáris algebrai feladatok megoldása Matlabban vagy ekvivalens programnyelven a lineáris algebra alaptételének témaköréből: egyenletrendszer megoldása, bázisváltás. 5. Sajátprobléma. 6. SVD. 7. Összefoglalás, feladatbeadás. 8. Bayesiánus ismétlés: pl. Bayesian Linear Regression. 9. Dimenzióredukciós módszerek: PCA, FA. 10. Klaszterezés: pl. Gaussian Mixture Model. 11. Klasszifikáció: pl. Support Vector Machines. 12. Összefoglalás, második beadandó feladatcsomag. 13. Kitekintés további gépi tanulási technikákra, pl. Gradient Boosting Regression.
Követelmények szorgalmi időszakban:
Ellenőrző feladatok beadása, két programozási feladatcsomag beadása (7., 12. hét).
Konzultációs lehetőségek:
Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom:
Deisenroth, M. P., Faisal, A. A., & Ong, C. S. (2020). Mathematics for Machine Learning. Cambridge University Press.
Wettl Ferenc. Lineáris Algebra. TypoTex, 2023.
Introduction to Linear Algebra with MATLAB, Self-Paced Online Courses, MathWorks.
Nyomtatóbarát változat
