Математические основы машинного обучения и прогнозирования
Механико-математический факультет

Курс включает знакомство с основными понятиями теории машинного обучения и прогнозирования. В первой части курса рассматривается формализация основных задач машинного обучения, излагаются алгоритмы обучения для линейно разделимых обучающих выборок, методы градиентного спуска и его разновидности, метод обучения нейронных сетей, метод опорных векторов, ядерные методы машинного обучения, регрессионный анализ, метрические и вероятностные модели машинного обучения, логические модели машинного обучения. Во второй части рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: игры с прогнозами и прогнозы с использованием экспертных стратегий.

Объявления

Внимание! Курс будет проходить в аудитории 1306.
05 февраля 2024
Видеозаписи лекций курса будут выкладываться в чат t.me/andrei_m_mironov
06 февраля 2024

Курс по искусственному интеллекту

Факультет
Механико-математический факультет

Преподаватели

Преподаватели

Миронов Андрей Михайлович (доцент)

Где
Главное здание, ауд. 1408

Когда
Среда 15:10–16:40

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

Семестр
Весенний семестр 2023/2024 учебного года

Записалось / всего мест
50 / 50