Course \00abMetody i podkhody vychislitelnogo intellekta\00bb

Год начала обучения
Mode of Training
Degree / Qualification Level

Course Description

Parameter Value
Course Delivering Subdivision OIT
Language of Training Russian
Admission Year 2022

Parameter 6 семестр
Credit Value 3
Виды занятий (Часы/Вид) 16/L, 16/LW, 76/IWS
Type of Assessment Pass/Fail Examination

Parameter Value
Brief Description/Course Content

В курсе рассматриваются 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.
Planned Learning Outcomes

После завершения модуля, обучающийся будет уметь:

- Загружать данные для анализа.

- Предобрабатывать данные для дальнейшего анализа.

- Реализовывать нейросетевые модели для решения задач классификации и регрессии.
Training Features

В данной дисциплине предполагается использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит практические задания, направленные на реализацию нейронных сетей и эволюционных алгоритмов.
Included into Modules