Course \00abNeural Networks and Deep Learning\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 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