[01ROZP2] Zpracování a rozpoznávání obrazu 2
Hodnotící studenti
- Počet hodnotících: 2 / 16
- Procento hodnotících: 12 %
Nedostatek hodnocení. Statistika nemusí být relevantní.
Průchodnost předmětu
- Zapsaných na předmět: 16 studentů.
- Ukončilo předmět: 16 studentů.
- Průchodnost: 100 %
-
N : Obecné poznámky k předmětu jako celku. [2]
-
Dobře přednášený předmět se zajímavým obsahem.st. průměr: <1.0, 1.5> st. obor: 3901T058 Matematická informatika PO
-
Předmět byl zajímavý zvlášť pro ty, kteří už znají alespoň základní principy machine learningu. Část o obrazu a výběru příznaků byla velmi zajímavá a dobře zpracovaná. Pokud by měl ROZ2 poskytnout opravdu základy machine learningu (jako asi jediný předmět na jaderce), chtělo by tam ještě zařadit další partie, které se v základních machine learningových kurzech vyučují. Vhled do matematických modelů ale druhá část předmětu poskytovala dobře. Celkově jeden z nejlepších praktických předmětů na jaderce a jedny z mála poutavých přednášek, ač je ještě prostor pro zlepšení a velký potenciál z něj udělat předmět perfektní.st. průměr: <1.0, 1.5> st. obor: 3901T058 Matematická informatika PO
-
N :
Oznámkujte předmět [2]
Průměr odpovědi: 1.50
1 : |
|
2 : |
|
3 : |
|
4 : |
|
5 : |
|
Odpovědi
- 1 : 50 % [1]: 1 (výborně)
- 2 : 50 % [1]: 2
- 3 : 0 % [0]: 3
- 4 : 0 % [0]: 4
- 5 : 0 % [0]: 5
N :
Odpovídala náročnost předmětu počtu získaných kreditů? [2]
Průměr odpovědi: 0.00
1 : |
|
2 : |
|
3 : |
|
4 : |
|
Odpovědi
- 1 : 0 % [0]: nevyjádřeno
- 2 : 0 % [0]: ano
- 3 : 0 % [0]: Ne, kreditová dotace byla příliš nízká
- 4 : 0 % [0]: Ne, kreditová dotace byla příliš vysoká