Машинно самообучение (АД 24/25)

Курсът запознава студентите с основните принципи на функциониране на самообучаващите се интелигентни системи и с множество базови понятия и подходи в областта на машинното самообучение, сред които: класификационни дървета, покриващи правила, невронни мрежи, самообучение чрез запомняне, Бейсови методи за самообучение и др. Изучават се и базови алгоритми, използвани за решаване на приложни задачи от областта на машинното самообучение: класификация, регресия, клъстеризация и др. Студентите имат възможност да експериментират с имплементации на голяма част от дискутираните в курса алгоритми и да решават с тяхна помощ нетривиални практически задачи.