Ukryte procesy Markowa
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 0600-AS2-2UPM |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.105
|
Nazwa przedmiotu: | Ukryte procesy Markowa |
Jednostka: | Instytut Matematyki. |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | fakultatywne |
Skrócony opis: |
Założenia i cele przedmiotu: Oczekiwane efekty kształcenia:Umiejętność klasyfikowania stanów. Umiejętność estymowania parametrów ukrytych modeli Markowa. |
Pełny opis: |
Profil kształcenia: ogólnoakademicki Forma studiów: stacjonarne Przedmiot do wyboru Dziedzina: nauki matematyczne, dyscyplina: matematyka Rok studiów: 2, semestr: 4 Prerekwizyty: Probabilistyka, Statystyka matematyczna wykład 30 godz. ćwiczenia 15 godz. laboratorium 15 godz. Metody dydaktyczne: wykłady, ćwiczenia laboratoryjne/rachunkowe, konsultacje, praca nad literaturą, rozwiązywanie zadań domowych. Punkty ECTS: 5 Bilans nakładu pracy studenta: udział w wykładach15x2h = 30h udział w ćwiczeniach laboratoriach 15x2h = 30h przygotowanie do zajęć 7x3h = 21h dokończenie rozwiązywania zadań rozpoczętych na ćwiczeniach i opracowanie w domu notatek po odbytych zajęciach (wykładach, ćwiczeniach) 7x2h = 14h udział w konsultacjach 12x1h = 12h przygotowanie do egzaminu i udział w nim 12h + 3h = 15h przygotowanie do kolokwiów 3x4h = 12h Wskaźniki ilościowe nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela akademickiego: 75 godzin, 3 ECTS nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym: 77 godzin, 3 ECTS |
Literatura: |
1. J. Jakubowski, R. Sztencel, Wstęp do teorii prawdopodobieństwa, SCRIPT, Warszawa, wydanie II, 2001. 2. R.J. Elliot, L. Aggoun, J.B. Moore, Hidden Markov Models: Estimation and control, Springer, New York, 1995. 3. O. Cappe, E. Moulines, T. Ryden, Inference in Hidden Markov Models, Springer Science+Business Media, Inc. 2005. 4. R. Bhar, S. Hamori, Hidden Markov Models. Applications to Financial Economics, Kluwer Academic Publishers, 2004 |
Efekty uczenia się: |
Efekty kształcenia w ramach realizacji przedmiotu: Zna podstawowe pojęcia dotyczące procesów Markowa oraz ukrytych modeli Markowa w przypadku dyskretnym i ciągłym.K_W04, K_W09, Potrafi dokonać wyznaczać parametry procesów Markowa w przypadku dyskretnym i ciągłym.K_U18, K_U11, K_U10 Potrafi estymować parametry HMM oraz umie stosować HMM w praktyce.K_U13 Potrafi precyzyjnie formułować pytania służące pogłębieniu własnej wiedzy w zakresie probabilistyki i statystyki matematycznej.K_K02 |
Metody i kryteria oceniania: |
Ogólna forma zaliczenia: egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.