Informații administrative
| Titlu | Montarea și optimizarea modelului |
| Durată | 60 |
| Modulul | A |
| Tipul lecției | Prelegere |
| Focalizare | Tehnic – Fundamentele IA |
| Subiect | Fundamentele IA |
Cuvinte cheie
regresia logistică, montarea modelului, optimizarea, coborârea gradientului, metoda lui Newton, stabilitatea numerică,
Obiective de învățare
- Pentru a dobândi cunoștințe demonstrabile despre ceea ce este regresia logistică
- Dobândirea de cunoștințe demonstrabile privind inferența ML în modelele neconjugate prin coborârea gradientului
- Dobândirea de cunoștințe demonstrabile privind proiectarea și implementarea algoritmilor de optimizare pe bază de gradient
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- Revizuiți elementele de bază ale inferenței bayesiene și probabilitatea maximă
- Analiza calculului vectorial elementar
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
Nici unul.
Recomandat pentru profesori
- Familiarizați-vă cu materialul demonstrativ
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Acoperiți subiectele din schița lecției și demonstrați conceptele folosind notebook-ul interactiv (relația dintre numărul de iterații, valoarea pierderii și limita de decizie, arată diverși algoritmi și efectul ratei de învățare). Oferă o scurtă prezentare generală a codului.
Schiță/program de timp
| Durată (min) | Descriere | Concepte |
|---|---|---|
| 5 | Introducere în clasificarea liniară | clasificare binară, limită de decizie |
| 15 | Definirea unui model de regresie logistică | densitate condiționată de clasă, funcție sigmoidă, regresie logistică |
| 15 | Estimarea probabilității maxime | crossentropia binară, rata de învățare, coborârea gradientului |
| 10 | Detalii de implementare și stabilitate numerică | stabilitate numerică, revărsare |
| 10 | Algoritmi avansați | Metoda lui Newton, căutarea liniei |
| 5 | Demonstrație |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.