Дисциплина «Введение в нейронные сети и глубокое обучение»

Год начала обучения
Форма обучения
Уровень квалификации

Описание дисциплины

Параметр Значение
Обеспечивающее подразделение ОИТ (ИШИТР)
Язык обучения Русский
Год приёма 2022

Параметр 7 семестр
Кредитная стоимость 3
Виды занятий (Часы/Вид) 16/ЛК, 16/ЛБ, 76/СРС
Тип аттестации Зачет

Параметр Значение
Краткое описание/содержание дисциплины

Дисциплина «Нейронные сети и глубокое обучение» знакомит студентов с разработки и обучения нейронных сетей. Знания в этой области позволят в дальнейшем разрабатывать нейросетевые модели для решения ряда прикладных задач, таких как классификация и сегментация изображений и анализ естественного языка.

В дисциплине рассматриваются следующие крупные темы:

  • Основы нейронных сетей и глубокого обучения
  • Приложения нейронных сетей и глубокого обучения

    • Расширенные техники нейронных сетей и глубокого обучения

Планируемые результаты обучения

После завершения модуля, обучающийся будет уметь:

- Применять нейронные сети для решения широкого круга прикладных задач

Особенности обучения

В данной дисциплине предполагается использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит множество практических заданий, призванных закрепить теоретические знания и дать обучающемуся требуемые для аналитики данных навыки.

Включена в модули

Описание дисциплины

Параметр Значение
Обеспечивающее подразделение ОИТ (ИШИТР)
Язык обучения Русский
Год приёма 2022

Параметр 7 семестр
Кредитная стоимость 3
Виды занятий (Часы/Вид) 16/ЛК, 16/ЛБ, 76/СРС
Тип аттестации Зачет

Параметр Значение
Краткое описание/содержание дисциплины

Дисциплина «Нейронные сети и глубокое обучение» знакомит студентов с разработки и обучения нейронных сетей. Знания в этой области позволят в дальнейшем разрабатывать нейросетевые модели для решения ряда прикладных задач, таких как классификация и сегментация изображений и анализ естественного языка.

В дисциплине рассматриваются следующие крупные темы:

  • Основы нейронных сетей и глубокого обучения
  • Приложения нейронных сетей и глубокого обучения

    • Расширенные техники нейронных сетей и глубокого обучения

Планируемые результаты обучения

После завершения модуля, обучающийся будет уметь:

- Применять нейронные сети для решения широкого круга прикладных задач

Особенности обучения

В данной дисциплине предполагается использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит множество практических заданий, призванных закрепить теоретические знания и дать обучающемуся требуемые для аналитики данных навыки.

Включена в модули