Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w statystyce

Konspect zajęć

I. Wprowadzenie
- Omówienie celów zajęć
- Przedstawienie podstawowych pojęć z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
- Przykłady zastosowania tych technologii w statystyce

II. Uczenie maszynowe
- Omówienie różnych rodzajów uczenia maszynowego nadzorowanego, nienadzorowanego, wzmacnianego
- Przykłady zastosowania tych metod w analizie danych statystycznych
- Praktyczne zadania i ćwiczenia z wykorzystaniem różnych algorytmów uczenia maszynowego

III. Sztuczna inteligencja w statystyce
- Omówienie narzędzi i technologii sztucznej inteligencji używanych w analizie danych statystycznych
- Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w ekonometrii i analizie danych
- Projektowanie interaktywnych modeli statystycznych z użyciem sztucznej inteligencji

IV. Przykłady zastosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w statystyce
- Omówienie konkretnych przykładów wykorzystania takich technologii w analizie danych statystycznych
- Analiza błędów i zalet takiego podejścia do statystyki
- Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem konkretnych przykładów zastosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w statystyce

V. Podsumowanie
- Powtórzenie najważniejszych kwestii omówionych na zajęciach
- Omówienie możliwości dalszego rozwoju w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w statystyce
- Otwarcie na pytania i dyskusję uczestników zajęć