Nie jesteś zalogowany |
Machine learning rocznik 2025/26
Forma zaliczenia przedmiotu jest wskazana w siatce zajęć: E oznacza egzamin, ZO zaliczenie na ocenę, a Z zaliczenie.
The form of crediting a course is determined in the course schedule below (E stands for Examination, G - Grading, P/F - Pass/Fail).
| Nazwa przedmiotu (Course name) |
Liczba godzin (Number of hours) |
Punkty ECTS | Forma zaliczenia (Form of crediting a course) | |||
| I rok 2025/26 | W Lecture |
Ć Practical class |
L/S Labs/ Seminars |
Razem Total |
||
| Obóz wstępny – wprowadzenie do matematyki (1000-317bBIM) (Bootcamp – introduction to mathematics) |
15 | 15 | 30 | 3 | mid-term/end-term test | |
|
Professional Skills in Computer Science 1000-217bPSC |
30 | 30 | 60 | 6 | essay and or exam, obligatory presentation | |
| Statistical data analysis 2 1000-718SAD | 30 | 30 | 60 | 6 | examination and programming project | |
| Głębokie sieci neuronowe (1000-317bDNN) (Deep neural networks) | 30 | 45 | 75 | 6 | examination, credit programming project, homework | |
| Sterowanie robotami (1000-317bRC) (Robot control) | 30 | 30 | 60 | 6 | examination, credit project | |
| 30 | 30 | 60 | 6 | examination, programming project | ||
| Przetwarzanie języka naturalnego (1000-318bNLP) (Natural language processing) | 30 | 30 | 60 | 6 | examination, programming project | |
| Uczenie ze wzmocnieniem (1000-318bRL) (Reinforcement learning) | 30 | 30 | 60 | 6 | examination, project | |
| Wyjaśnialne uczenie maszynowe (Explainable machine learning) (1000-319bEML) |
15 | 30 | 15 | 60 | 6 | homework, project, examination |
| Seminaria magisterskie z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (Master seminar in the field of machine learning and artificial intelligence) |
60 | 60 | 6 | delivering a lecture, settling on MSc thesis topic | ||
| Przedmioty ogólnouniwersyteckie* (General university courses) |
30 | 30 | 3 | according to the course syllabus | ||
| II rok 2026/27 | W (Lecture) | Ć (Practical class) | L (Lab) | Razem (Total) | ||
| Staż w firmie lub wizyta studyjna (Internship or study visit) (1000-319bINT) |
160 | 160 | 6 | credit based upon the documentation of the internship or study visit as described in the rules of procedure | ||
| Uczenie maszynowe w dużej skali (1000-319bBML) (Large-scale machine learning) | 30 | 30 | 60 | 6 | examination and programming project | |
| Zespołowy projekt z uczenia maszynowego (Team programming project in machine learning) (1000-319bTML) |
60 | 60 | 6 | graded research-programming project | ||
| Przedmioty obieralne (Elective courses) |
90 | 90 | 180 | 18 | according to the course syllabus | |
| Przedmioty ogólnouniwersyteckie* (General university courses) |
30 | 30 | 3 | according to the course syllabus | ||
| Seminaria magisterskie z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz złożenie pracy dyplomowej (Master seminar in the field of machine learning and artificial intelligence) |
60 | 60 | 6 + 15 | delivering a lecture, thesis submission | ||
| Tok studiów łącznie (Total) | 120 | |||||
https://www.mimuw.edu.pl/pl/admin/cms/placeholder/object/18/edit/76/#
* W ramach zajęć ogólnouniwersyteckich powinieneś zdobyć co najmniej 5 pkt ECTS z przedmiotów humanistycznych lub społecznych.
* You need to complete at least 5 ECTS credits of humanities or social sciences courses.
