V několika posledních letech byly hluboké neuronové sítě použity při řešení komplexních úloh strojového učení a
dosáhly nejlepších známých výsledků v mnoha oblastech. Celá oblast hlubokého učení se rapidně rozvíjí a bez
přestání se objevují nové metody a techniky.
Cílem semináře je sledovat nejnovější pokroky v oblasti hlubokého učení. Kurz probíhá formou referativního
semináře – každou přednášku prezentuje jeden ze studentů vybraný článek. Tento článek je ohlášen předem, aby
si ho všichni účastníci mohli prostudovat předem a mohli se účastnit diskuze
Poslední úprava: T_UFAL (01.02.2017)
In recent years, deep neural networks have been used to solve complex machine-learning problems and have
achieved significant state-of-the-art results in many areas. The whole field of deep learning has been developing
rapidly, with new methods and techniques emerging steadily.
The goal of the seminar is to follow the newest advancements in the deep learning field. The course takes form of
a reading group – each lecture a paper is presented by one of the students. The paper is announced in advance,
hence all participants can read it beforehand and can take part in the discussion of the paper
Poslední úprava: T_UFAL (01.02.2017)
Podmínky zakončení předmětu -
Zápočet je udělován za referování vědeckého článku a za dostatečnou účast na semináři. Vzhledem ke způsobu obdržení zápočtu není možné jeho získání opakovat.
Poslední úprava: Straka Milan, RNDr., Ph.D. (12.10.2017)
Students pass the course by presenting a research paper and by sufficient attendance at the courses. Considering the rules for completing the course, it is not possible to retry passing it.
Poslední úprava: Straka Milan, RNDr., Ph.D. (12.10.2017)
Literatura -
Vybrané konferenční či žurnálové články z oblasti hlubokého učení
Poslední úprava: T_UFAL (01.02.2017)
Selected conference and journal papers on deep learning
Poslední úprava: T_UFAL (01.02.2017)
Sylabus -
Představení nově publikovaných výsledků v oblasti hlubokého učení. Články jsou prezentovány účastníky a každý článek je ohlášený předem, aby bylo možné vést smysluplnou diskuzi. Témata článků mohou pokrývat libovolné aplikace hlubokého učení (zpracování obrazu, zpracování přirozeného jazyka, zpracování mluvené řeči, zpětnovazební učení, hluboké generativní modely, atd.) podle zájmu účastníků.
Poslední úprava: T_UFAL (01.02.2017)
Presentations of recent results in the deep learning field. The papers are presented by the participants, with the papers being announced in advance to allow purposeful discussion. The paper topics can span any deep learning application (image processing, natural language processing, speech processing, reinforcement learning, deep generative models, etc.) depending on the interest of the participants.
