Основы машинного обучения
Факультет вычислительной математики и кибернетики

Рассматриваются принципы машинного обучения. Виды машинного обучения. Выбор и подготовка данных для машинного обучения. Основные задачи анализа данных. Постановка и решение задач комплексного анализа данных, связанных с использованием информационных технологий и информационных систем в прикладных областях, с применением базовых и специальных знаний, современных аналитических методов и моделей в области машинного обучения.

Цели дисциплины:

• применение базовых и специальных знаний в области современных информационных технологий для решения задач в области искусственного интеллекта;
• постановка и решение задач комплексного анализа, связанных с использованием базовых и специальных знаний, современных аналитических методов и моделей в области искусственного интеллекта.
• Освоение технологий создания программного обеспечения;
• Получение навыков сбора и анализа данных с использованием языка Python
• Решение прикладных задач с использованием методов машинного обучения на языке Python