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 |
Русский