OPIS PREDMETA

Napredna obdelava podatkov v geoznanosti


Program:

Okoljske in regionalne študije (3. stopnja)

Modul:
4D Zemlja

Koda predmeta: DIZ01
Letnik: Brez letnika


Nosilec:
Doc. dr. Gorazd Žibret

ECTS: 6

Obseg: predavanja 10 ur, seminar 10 ur, vaje 10 ur, samostojno delo študenta 150 ur
Vrsta predmeta: izbirni na modulu
Jeziki: slovensščina, angleščina
Metode poučevanja in učenja: predavanja, seminarji, individualne naloge, konzultacije, e-izobraževanje

 

Učni načrt predmeta

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

Končana druga bolonjska stopnja ustrezne smeri ali univerzitetni študij VII stopnje.

 

Vsebina:

  1. Uvod v umetno inteligenco
  2. Specifika podatkov v geoznanosti:
    • kompozitni podatki,
    • orientacije,
    • ekstremne vrednosti,
    • tributivni podatki.
  3. Nevronske mreže:
    • lastnosti,
    • vrste,
    • topologije,
    • propagacija naprej in
    • povratne mreže.
  4. Metode strojnega učenja mrež:
    • nadzorovano
    • nenadzorovano
    • okrepljeno
    • evolucijsko
  5. Priprava podatkov, validacija
  6. Dobre in slabe lastnosti nevronskih mrež
  7. Načini pristopa k problemu
  8. Primeri iz prakse
  9. Druge metode umetne inteligence:
    • linearna in multipla regresija,
    • odločitvena drevesa,
    • metoda podpornih vektorjev,
    • “mehka” logika ipd.
  10. samostojne vaje

 

Temeljni literatura in viri:

  • Nielsen A.M. Neural Networks and deep learning. Determination press, 2015, 224 p.
  • https://static.latexstudio.net/article/2018/0912/neuralnetworksanddeeplearning.pdf
  • http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
  • Haykin S. Neural Networks and learning machines, 3rd ed. Prentice Hall, 2009.
    https://dai.fmph.uniba.sk/courses/NN/haykin.neural-networks.3ed.2009.pdf
  • ŽIBRET, Gorazd, ŠAJN, Robert. Hunting for geochemical associations of elements: factor analysis and self-organising maps. Mathematical geology. 2010, vol. 42, no. 6, str. 681-703. DOI: 10.1007/s11004-010-9288-3.
  • ŽIBRET, Gorazd, ŠAJN, Robert, ALIJAGIĆ, Jasminka, STAFILOV, Trajče. Use of neural networks in the geochemical data interpretation. Zeitschrift für geologische Wissenschaften. 2012, bd. 40, h. 4/5, str. 253-266.
  • CERAR, Sonja, MEZGA, Kim, ŽIBRET, Gorazd, URBANC, Janko, KOMAC, Marko. Comparison of prediction methods for oxygen-18 isotope composition in shallow groundwater. Science of the total environment. 2018, vol. 631-632, str. 358-368. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.03.033.

 

Cilji in kompetence:

Študent oz. študentka pozna osnove metod umetne inteligence in jih je zmožen uporabiti metode nevronskih mrež pri reševanju problemov

 

Predvideni študijski rezultati:

Študentka oz. študent je zmožen samostojne uporabe metod nevronskih mrež z uporabo simulatorja MemBrain. Zna analizirati problem, določiti primerne topologije mrež, pripraviti podatke, mrežo naučiti, dobljeni model primerno ovrednotiti in ga tudi uporabiti v praksi.

 

Metode poučevanja in učenja:

  • Predavanja
  • Seminar
  • Individualne naloge
  • Konzultacije
  • e-izobraževanje

 

Načini ocenjevanja:

  • Seminarska naloga z zagovorom 100 %

IZBIRNI PREDMETI MODULA Z NOSILCI IN NOSILKAMI

Geokemija antropocena

Doc. dr. Miloš Miler,

ECTS: 6

Geomorfologija v študijah geološko pogojenih nevarnosti

Doc. dr. Petra Jamšek Rupnik,

ECTS: 6

Interdisciplinarne raziskave v potresni geologiji

Doc. dr. Petra Jamšek Rupnik,

ECTS: 6

Načela oskrbe z geološkimi viri

Doc. dr. Gorazd Žibret,

ECTS: 6

Napredna obdelava podatkov v geoznanosti

Doc. dr. Gorazd Žibret,

ECTS: 6

Napredne študije podpovršja Zemlje

Doc. dr. Marjana Zajc,

ECTS: 6

Upravljanje z zemeljskimi plazovi

Doc. dr. Mateja Jemec Auflič,

ECTS: 6