Osnova témat

  • Jak na kurzy MOOC – ukázka struktury na tématu Lineární regrese

    Sbalit vše Rozbalit vše

    Logo_EU_MSMT

    Realizováno za finanční podpory ESF a státního rozpočtu ČR v rámci v projektu "Rozvoj lidských zdrojů TUL pro zvyšování relevance, kvality a přístupu ke vzdělání v podmínkách Průmyslu 4.0" CZ.02.2.69/0.0/0.0/16_015/0002329 – ESF OP VVV.

    Vítáme Vás v kurzu o lineární regresi, kde hlavním cílem je představit formát kurzu typu MOOC. To jsou kurzy garantované slavnými univerzitami, které mají přispět k dostupnosti vzdělávání resp. poznávání pro širokou zájmovou veřejnost.  Kurz teorii lineární regrese pokrývá jen z části a ilustrativně, protože cílem je představit kurzy typu MOOC, na kterých může studovat kdokoliv a odkudkoliv, má-li chuť se s daným problémem seznámit.  Kurz, hledá postupy jak v prostředí e-portálu TUL testovat studenty a řídit jejich průchod kurzem.  Práce je příspěvkem k dalšímu vývoji podobných kurzů. Časová náročnost kurzu 2.5–5 hod:

    Přednášková videa –  najdete na odkazu na slavný portál Coursera a kurz Machine Learning, Kontrolní otázky – 5–10 min (5 kontrolních otázek), Závěrečný test – 10–15 min, Programovací úlohy – 1–3 hod (3 úlohy, čas je uveden velmi zhruba v závislosti na individuálních schopnostech, zejména znalost jazyka Python a knihovny numpy).

    TENTO KURZ NEBYL FINANCOVÁN Z PROJEKTU ROLIZ  A  VZNIKL PRO POTŘEBU UKÁZAT STRUKTURU MOOC KURZŮ PRO ŘEŠITELE ROLIZU   A   PRO PROPAGACI  OPEN ONLINE  KURZŮ 

    • ikona Fórum
      Novinky Fórum
    • ikona Fórum
      Diskuzní fórum
    • ikona Soubor
      Diplomová práce – Strojové učení a Datamining Soubor
      Dokument PDF

      Diplomová práce je z roku 2015, ale najdete v ní o kurzech MOOC podrobnější výklad a také přehled e_learningových portálů a hlavně univerzit, které byly u zrodu ušlechtilé myšlenky poskytovat garantované vzdělávání zadarmo po jednotlivých tématech zpracovaných v interaktivních on-line kurzech. 

      Příklad takového kurzu je na následujícím odkazu

    • ikona URL
      Coursera - kurz Machine Learning URL

      Coursera je MOOC portál, na kterém je k dispozici nespočet kurzů napříč různými tématy. Machine Learning je jeden z těch nejoblíbenějších a tento kurz z něj čerpá.

    • Dalších 6 kapitol nebo chcete-li témat ukazuje strukturu MOOC kurzu pro část teorie o lineární regresi v češtině. Jednotlivá témata by se měla zobrazovat pro zapsaného účastníka postupně až po prokázání pochopení právě studované části kurzu - a to správnou odpovědí na položenou otázku nebo splněním testu na požadované úrovni.

  • I. Úvod do kurzu

    V prvním videu je představen úvod do kurzu. Dozvíte se v něm, jak a proč tento kurz vznikl, pro koho je určen a seznámíte se s osnovou dalších témat.

  • II. Reprezentace modelu

    Ve druhé přednášce se dozvíte, jak reprezentovat model lineární regrese a seznámíte se se základními pojmy strojového učení.


  • III. Hodnotová funkce (Cost function)

    Třetí přednáška se zabývá tzv. hodnotovou funkcí, která je potřebná ke zjištění optimálních parametrů theta pro naši regresní funkci.

  • IV. Metoda postupného klesání (Gradient descent)

    Ve čtvrtém bloku se dozvíme, jak pomocí metody postupného klesání získáme minimum hodnotové funkce a optimální parametry theta pro regresní funkci.

  • V. Programování úlohy lineární regrese

    V posledním přednáškovém bloku si dáme dohromady všechny nastudované materiály a popíšeme si postup, jak takovou úlohu naprogramovat.

  • VI. Programovací cvičení a test

    Tato poslední část už je bez video přednášky. Obsahuje závěrečný teoretický test o pěti otázkách a tři programovací úlohy v jazyce Python. V souboru s instrukcemi naleznete všechny potřebné informace k tomu, jak postupovat při plnění programovacích úloh. Po absolvování všech přednášek by pro Vás neměl být problém všechny úlohy vyřešit. V případě problémů můžete využít diskuze, v kterých s námi můžete cokoliv probrat.