Дисциплина «Введение в нейронные сети и глубокое обучение»
Описание дисциплины
Параметр | Значение |
---|---|
Обеспечивающее подразделение | ОИТ (ИШИТР) |
Язык обучения | Русский |
Год приёма | 2022 |
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» знакомит студентов с разработки и обучения нейронных сетей. Знания в этой области позволят в дальнейшем разрабатывать нейросетевые модели для решения ряда прикладных задач, таких как классификация и сегментация изображений и анализ естественного языка. В дисциплине рассматриваются следующие крупные темы:
• Расширенные техники нейронных сетей и глубокого обучения |
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. |
Включена в модули |
Описание дисциплины
Параметр | Значение |
---|---|
Обеспечивающее подразделение | ОИТ (ИШИТР) |
Язык обучения | Русский |
Год приёма | 2022 |
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» знакомит студентов с разработки и обучения нейронных сетей. Знания в этой области позволят в дальнейшем разрабатывать нейросетевые модели для решения ряда прикладных задач, таких как классификация и сегментация изображений и анализ естественного языка. В дисциплине рассматриваются следующие крупные темы:
• Расширенные техники нейронных сетей и глубокого обучения |
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. |
Включена в модули |