Дисциплина «Методы машинного обучения и искусственного интеллекта»

Дисциплина посвящена получению знаний и освоению навыков применения искусственного интеллекта и методов машинного (ИИ МО) обучения для обработки, интерпретации и моделирования многомерных экспериментальных данных.

Разделы:

1. Математический аппарат методов искусственного интеллекта и машинного обучения и программное обеспечение для построения моделей.
2. Типы и основные модели ИИ, методы их обучения.
3. Требования к данным для построения моделей ИИ и типовые метрики оценки качества.
4. Применение ИИ и МО для контроля качества и обработки экспериментальных данных.
5. Применение ИИ и МО в задачах материаловедения.
6. Прогностические модели на основе ИИ и МО.
7. Ограничения моделей, построенных на основе ИИ и МО.

Результаты/компетенции:

1. Знать математический аппарат, применяемый для построения моделей ИИ и МО.
2. Уметь применять программное обеспечение для построения моделей ИИ и МО при решении профессиональных задач.
3. Владеть навыками подготовки наборов данных для обучения моделей ИИ.
4. Уметь оценивать построенные модели и определять оптимальные метрики качества.
5. Понимать принципы практического применения моделей ИИ для решения научных и производственных задач.