Course \00abVvedenie v metody vychislitelnogo intellekta\00bb
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 основы машинного обучения и 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: - Применять знания основ машинного обучения. - Загружать данные для анализа. - Предобрабатывать данные для дальнейшего анализа. - Реализовывать нейросетевые модели для решения задач классификации и регрессии. |
Training Features |
В данной дисциплине предполагается изучение основ машинного обучения и использование современных инструментов для решения практических задач анализа данных. Модуль содержит практические задания, направленные на изучение основ и реализацию нейронных сетей и эволюционных алгоритмов. |
Included into Modules |