Дисциплина «Введение в методы вычислительного интеллекта»
Описание дисциплины
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Обеспечивающее подразделение | ОИТ (ИШИТР) |
| Язык обучения | Русский |
| Год приёма | 2022 |
| Параметр | 6 семестр |
|---|---|
| Кредитная стоимость | 3 |
| Виды занятий (Часы/Вид) | 16/ЛК, 16/ЛБ, 76/СРС |
| Тип аттестации | Зачет |
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Краткое описание/содержание дисциплины |
В курсе рассматриваются основы машинного обучения и методы, предназначенные для решения задач классификации, регрессии, прогнозирования и ранжирования. Изучение строится последовательно, начиная с линейного классификатора и стохастического градиента, последовательно переходя к нейронным сетям. В курсе рассматриваются нейронные сети, эвристические и стохастические модели. |
| Планируемые результаты обучения |
После завершения модуля, обучающийся будет уметь: - Применять знания основ машинного обучения. - Загружать данные для анализа. - Предобрабатывать данные для дальнейшего анализа. - Реализовывать нейросетевые модели для решения задач классификации и регрессии. |
| Особенности обучения |
В данной дисциплине предполагается изучение основ машинного обучения и использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит практические задания, направленные на изучение основ и реализацию нейронных сетей и эволюционных алгоритмов. |
| Включена в модули |
Русский