Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Hidden Markov models and its applications:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Hidden Markov models and its applications
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Pietrzykowski <Marcin.Pietrzykowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,25zaliczenie
laboratoriaL1 15 2,00,75zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basics of statistics and higher mathematics.
W-2Basic knowledge about artificial intelligence.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Theoretical knowledge about Markov Models.
C-2The ability to apply Markov Models in patter recognition tasks.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Solving pattern recognition problems with Markov Chain2
T-L-2Developing own implementation of Markov Chain2
T-L-3Solving pattern recognition problems with Hidden Markov Model5
T-L-4Developing own implementation of Hidden Markov Model4
T-L-5Solving pattern recognition problem with Continuous Observation Densities HMM2
15
wykłady
T-W-1Intorduction to Markov Models, "Observable" Markov Model2
T-W-2Fundamentals of Hidden Markov Models (HMM)2
T-W-3Forward-backward algorithm, Viterbi Algorithm2
T-W-4Baum-Welch Reestimation method2
T-W-5Implementation issues for HMM: variables scaling, multiple observations sequences2
T-W-6Continuous Observation Densities in HMM2
T-W-7Mixture HMM2
T-W-8Exam1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Laboratory attendance15
A-L-2Student individual work75
90
wykłady
A-W-1Lectures attendance15
A-W-2Student individual work15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lectures
M-2Discussion
M-3Work with computers at laboratories

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: project work
S-2Ocena podsumowująca: written exam

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_2-_null_W01
After the course the student will possess knowledge about the construction, internal algorithms and applications of Markov Models, Hidden Markov Models and its modifications.
C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-4, T-W-5M-2, M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_2-_null_U01
After the course students will be able to make use of HMM in patter recognition tasks.
C-2T-L-4, T-L-1, T-L-2, T-L-5, T-L-3M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
WM-WI_2-_null_W01
After the course the student will possess knowledge about the construction, internal algorithms and applications of Markov Models, Hidden Markov Models and its modifications.
2,0
3,0The student possesses basic knowledge about Markov Models, internal algorithms and its applications.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
WM-WI_2-_null_U01
After the course students will be able to make use of HMM in patter recognition tasks.
2,0
3,0The student is able to use Markov Models in a simple pattern recognition task.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Ming Liao, Applied Stochastic Processes, 2013
  2. Andrew M. Fraser, Hidden Markov Models and Dynamical Systems, 2008
  3. Gernot A. Fink, Markov Models for Pattern Recognition: From Theory to Applications, 2008

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Solving pattern recognition problems with Markov Chain2
T-L-2Developing own implementation of Markov Chain2
T-L-3Solving pattern recognition problems with Hidden Markov Model5
T-L-4Developing own implementation of Hidden Markov Model4
T-L-5Solving pattern recognition problem with Continuous Observation Densities HMM2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Intorduction to Markov Models, "Observable" Markov Model2
T-W-2Fundamentals of Hidden Markov Models (HMM)2
T-W-3Forward-backward algorithm, Viterbi Algorithm2
T-W-4Baum-Welch Reestimation method2
T-W-5Implementation issues for HMM: variables scaling, multiple observations sequences2
T-W-6Continuous Observation Densities in HMM2
T-W-7Mixture HMM2
T-W-8Exam1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Laboratory attendance15
A-L-2Student individual work75
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lectures attendance15
A-W-2Student individual work15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WI_2-_null_W01After the course the student will possess knowledge about the construction, internal algorithms and applications of Markov Models, Hidden Markov Models and its modifications.
Cel przedmiotuC-1Theoretical knowledge about Markov Models.
Treści programoweT-W-3Forward-backward algorithm, Viterbi Algorithm
T-W-1Intorduction to Markov Models, "Observable" Markov Model
T-W-2Fundamentals of Hidden Markov Models (HMM)
T-W-6Continuous Observation Densities in HMM
T-W-7Mixture HMM
T-W-4Baum-Welch Reestimation method
T-W-5Implementation issues for HMM: variables scaling, multiple observations sequences
Metody nauczaniaM-2Discussion
M-1Informative lectures
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: written exam
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student possesses basic knowledge about Markov Models, internal algorithms and its applications.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WI_2-_null_U01After the course students will be able to make use of HMM in patter recognition tasks.
Cel przedmiotuC-2The ability to apply Markov Models in patter recognition tasks.
Treści programoweT-L-4Developing own implementation of Hidden Markov Model
T-L-1Solving pattern recognition problems with Markov Chain
T-L-2Developing own implementation of Markov Chain
T-L-5Solving pattern recognition problem with Continuous Observation Densities HMM
T-L-3Solving pattern recognition problems with Hidden Markov Model
Metody nauczaniaM-2Discussion
M-3Work with computers at laboratories
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: project work
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to use Markov Models in a simple pattern recognition task.
3,5
4,0
4,5
5,0