Sztuczna inteligencja Laboratorium Lista 2

Sztuczna inteligencja
Laboratorium
Lista 2
termin: pierwsze zaj¦cia w grudniu
Wybierz jedno z poni»szych zada«. Je±li w ramach drugiej listy zada« chcesz rozwi¡za¢ inne zadanie
ni» przedstawione poni»ej, zgªo± si¦ ze swoim pomysªem do wykªadowcy.
Zad. 1 Zapoznaj si¦ z narz¦dziem TensorFlow.
Wykorzystaj je do zaimplementowania problemu
rozpoznawania obrazów (mo»e to by¢ problem klasykacji binarnej, np. twarz/nie twarz lub klasykacji
wieloklasowej, np.
np.
sarna/kot/ko«/pies).
Do wykonania zadania mo»esz u»y¢ dowolnej bazy danych,
której± ze strony www.face-rec.org/databases lub http://deeplearning.net/datasets (zwró¢ baczn¡
uwag¦ na warunki korzystania z ka»dej z baz). Pami¦taj o podziale przykªadów na zbiór treningowy i
testowy (cz¦sto w bazach danych obrazy s¡ ju» tak podzielone), nie zapomnij o sprawdzeniu efektywno±ci
zaimplementowanego modelu.
Je±li przedstawiasz rozwi¡zanie tego zadania, to nie mog¡ Ci by¢ obce hasªa: sie¢ neuronowa, funkcja
aktywacji, propagacja wsteczna, konwolucja, konwolucyjna sie¢ neuronowa.
Zad. 2 Rozwa» baz¦ danych zªo»on¡ z Twoich znajomych z dowolnego portalu spoªeczno±ciowego
(Twitter, Facebook itp.).
wªasnego uznania (np.
Pogrupuj ich wybran¡ metod¡ analizy skupie«.
Wybierz atrybuty wedªug
dªugo±¢ tweeta, wyst¦powanie pewnych sªów kluczowych, u»ycie znaków inter-
punkcyjnych, obecno±¢ bª¦dów ortogracznych, itp.).
Je±li przedstawiasz rozwi¡zanie tego zadania, to nie mog¡ Ci by¢ obce hasªa: analiza skupie«, klasteryzacja, unsupervised learning, metoda k-±rednich.
Zad. 3 Napisz aplikacj¦, która b¦dzie proponowaªa u»ytkownikowi lm/list¦ lmów dopasowan¡ do
jego gustu lmowego.
Gust lmowy u»ytkownika mo»na np.
okre±li¢ ka»¡c mu wypeªni¢ prosty test
lubi¦/nie lubi¦ na wybranym zbiorze lmów. Mo»esz skorzysta¢ z mniejszej b¡d¹ wi¦kszej wi¦kszej bazy
danych. Dokªadny opis baz i danych w nich zawartych znajdziesz w plikach readme.txt.
1