Course \00abArtificial Intelligence and Neural Networks\00bb

Год начала обучения
Mode of Training
Degree / Qualification Level

Course Description

Parameter Value
Course Delivering Subdivision OIT
Language of Training Russian
Admission Year 2021

Parameter 5 семестр 6 семестр
Credit Value 2 2
Виды занятий (Часы/Вид) 24/LW, 32/IWS, 16/L 24/LW, 16/L, 32/IWS
Type of Assessment Pass/Fail Examination Pass/Fail Examination

Parameter Value
Brief Description/Course Content

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает в нашу жизнь вместе с автоматическим анализом данных с камер видеонаблюдения, автономным вождением, анализом персональных данных на мобильных устройствах, прогнозированием событий и природных явлений, автоматическим переводом. Чтобы идти в ногу со временем, необходимо понимать принципы работы методов ИИ. Общая идея методов ИИ состоит в разработке математической модели, способной к анализу данных, выявлению закономерностей и отклонений.
Данный курс посвящен наиболее важным методам, которые успешно применяются при анализе данных, детектировании объектов, классификации и прогнозировании. В курсе рассматриваются искусственные нейронные сети, свёрточные нейронные сети, LSTM-модели, деревья решений и др.
В ходе лабораторных занятий будут рассмотрены современные библиотеки методов ИИ.
После прохождения дисциплины рекомендуется продолжить обучение на модулях дополнительной специализации: "Разработка методов вычислительного интеллекта на языке Python", "BigData solutions"

Course Description

Parameter Value
Course Delivering Subdivision OIT
Language of Training Russian
Admission Year 2020

Parameter 4 семестр 7 семестр 8 семестр
Credit Value 2 2 2
Виды занятий (Часы/Вид) 24/LW, 16/L, 32/IWS 16/L, 24/LW, 32/IWS
Type of Assessment Pass/Fail Examination Pass/Fail Examination

Parameter Value
Brief Description/Course Content

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает в нашу жизнь вместе с автоматическим анализом данных с камер видеонаблюдения, автономным вождением, анализом персональных данных на мобильных устройствах, прогнозированием событий и природных явлений, автоматическим переводом. Чтобы идти в ногу со временем, необходимо понимать принципы работы методов ИИ. Общая идея методов ИИ состоит в разработке математической модели, способной к анализу данных, выявлению закономерностей и отклонений.
Данный курс посвящен наиболее важным методам, которые успешно применяются при анализе данных, детектировании объектов, классификации и прогнозировании. В курсе рассматриваются искусственные нейронные сети, свёрточные нейронные сети, LSTM-модели, деревья решений и др.
В ходе лабораторных занятий будут рассмотрены современные библиотеки методов ИИ.
После прохождения дисциплины рекомендуется продолжить обучение на модулях дополнительной специализации: "Разработка методов вычислительного интеллекта на языке Python", "BigData solutions"

Course Description

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

Parameter 4 семестр
Credit Value 2
Виды занятий (Часы/Вид) 24/LW, 32/IWS, 16/L
Type of Assessment Pass/Fail Examination

Parameter Value
Brief Description/Course Content

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает в нашу жизнь вместе с автоматическим анализом данных с камер видеонаблюдения, автономным вождением, анализом персональных данных на мобильных устройствах, прогнозированием событий и природных явлений, автоматическим переводом. Чтобы идти в ногу со временем, необходимо понимать принципы работы методов ИИ. Общая идея методов ИИ состоит в разработке математической модели, способной к анализу данных, выявлению закономерностей и отклонений.
Данный курс посвящен наиболее важным методам, которые успешно применяются при анализе данных, детектировании объектов, классификации и прогнозировании. В курсе рассматриваются искусственные нейронные сети, свёрточные нейронные сети, LSTM-модели, деревья решений и др.
В ходе лабораторных занятий будут рассмотрены современные библиотеки методов ИИ.
После прохождения дисциплины рекомендуется продолжить обучение на модулях дополнительной специализации: "Разработка методов вычислительного интеллекта на языке Python", "BigData solutions"