Бакалавриат
2026/2027
Классическое и нейросетевое моделирование
Статус:
Курс обязательный (Прикладной анализ данных)
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
4-й курс, 1-3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
английский
Кредиты:
9
Контактные часы:
96
Course Syllabus
Abstract
Современный исследовательский анализ данных всё чаще требует выхода за пределы чисто статистических или чисто детерминистских подходов. Реальные задачи — от обработки результатов физического эксперимента до моделирования эпидемиологических, биологических или инженерных процессов — ставят перед аналитиком принципиальные вопросы: как работать с системами, где данных мало, но много теории; как извлечь скрытые параметры из наблюдений; как совместить точность классических моделей с гибкостью нейросетей. Настоящий курс предлагает системный взгляд на проблему моделирования, объединяя три фундаментальные линии: теорию сложных систем, классические численные методы и современные физико-информированные нейросетевые архитектуры. Курс предназначен для студентов 4-го курса, владеющих базовыми навыками программирования и анализа данных, и ориентирован на формирование исследовательской инженерной культуры — умения выбирать язык описания в зависимости от природы объекта и характера данных.