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

Курс по искусственному интеллекту

Факультет
Факультет вычислительной математики и кибернетики

Преподаватели

Преподаватели

Якушин Алексей Валериевич

Где
2 учебный корпус, ауд. П-6

Когда
Среда 17:00–18:30

Нагрузка:
Аудиторная [ч]: 24
Самостоятельная [ч]: 12

Семестр
Весенний семестр 2023/2024 учебного года

Записалось / всего мест
197 / 200