Дисциплина «Нейронные сети и глубокое обучение»
Описание дисциплины
Параметр | Значение |
---|---|
Обеспечивающее подразделение | ОИТ (ИШИТР) |
Язык обучения | Русский |
Год приёма | 2021 |
Параметр | 7 семестр |
---|---|
Кредитная стоимость | 3 |
Виды занятий (Часы/Вид) | 16/ЛК, 16/ЛБ, 76/СРС |
Тип аттестации | Зачет |
Параметр | Значение |
---|---|
Краткое описание/содержание дисциплины |
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. |
Планируемые результаты обучения |
После завершения модуля, обучающийся будет уметь: - Применять нейронные сети для решения широкого круга прикладных задач |
Особенности обучения |
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. |