Razpoznavanje vzorcev

V okviru predmeta se študenti poglobijo v napredne metode razpoznavanja vzorcev, kot so govorni in drugi zvočni signali, računalniške slike in večmodalni podatki. Študenti se seznanijo z matematičnimi osnovami, ki so ključne za razumevanje in izvedbo algoritmov razpoznavanja vzorcev. Poudarek je na globokem učenju in arhitekturah nevronskih omrežij, kjer se študenti seznanijo z naprednimi modeli, kot so konvolucijske in rekurentne nevronske mreže, ter raziskujejo nove trende pri metodah globokega strojnega učenja. V okviru predmeta se obravnava tudi praktične uporabe metod razpoznavanja vzorcev v industriji in raziskavah, s študijami izbranih primerov iz različnih področij. Naslovljena je tudi etika in odgovorna uporaba tehnologij razpoznavanja vzorcev, pri čemer je poudarek na vprašanju zasebnosti, pristranskosti in avtomatizacije odločitev. Posebna pozornost je posvečena tudi preizkušanju razpoznavalnikov vzorcev in ustreznemu ocenjevanje verjetnosti napačnega razpoznavanja.

Seznaniti študenta z naprednimi matematičnimi in računalniškimi metodami razpoznavanja vzorcev z razvrščanjem in analizo.

• predavanja,
• individualne konzultacije,
• seminarski projekti.