Course \00abNeural Networks and Deep Learning\00bb
Course Description
| Parameter | Value |
|---|---|
| Course Delivering Subdivision | OIT |
| Language of Training | Russian |
| Admission Year | 2022 |
| Parameter | 7 семестр |
|---|---|
| Credit Value | 3 |
| Виды занятий (Часы/Вид) | 16/LW, 76/IWS, 16/L |
| Type of Assessment | Pass/Fail Examination |
| Parameter | Value |
|---|---|
| Brief Description/Course Content |
Дисциплина «Нейронные сети и глубокое обучение» является финальной частью в цикле из 3-х дисциплин данного модуля дополнительной специализации. "Нейронные сети и глубокое обучение" - это дисциплина, которая помогает студентам понять принципы и методы нейронных сетей и глубокого обучения. Это включает изучение различных архитектур нейронных сетей, а также методов обучения и оптимизации. В курсе будут рассмотрены различные приложения нейронных сетей, как например компьютерное зрение, естественный язык, аудио и текстовый анализ. Студенты также будут изучать библиотеки для глубокого обучения в Python, такие как TensorFlow и PyTorch, и применять их для построения своих моделей. В результате изучения дисциплины, студенты приобретут компетенции в создании и обучении нейронных сетей, анализе и интерпретации результатов, а также применении их для решения различных практических задач, таких как компьютерное зрение, естественный язык, аудио и текстовый анализ. Они также научатся использовать библиотеки глубокого обучения для построения и обучения моделей, а также понимать принципы оптимизации и переобучения нейронных сетей. В дополнение, студенты будут развивать свои навыки критического мышления, коммуникации и презентации результатов исследований. |
| Planned Learning Outcomes |
После завершения модуля, обучающийся будет уметь: - Применять нейронные сети для решения широкого круга прикладных задач |
| Training Features |
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. |
| Included into Modules |
Русский