Бакалавриат
2023/2024
Научно-исследовательский семинар
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Прикладная математика и информатика)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Когда читается:
3-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Мухин Михаил Сергеевич
Язык:
русский
Кредиты:
2
Контактные часы:
10
Программа дисциплины
Аннотация
Научно-исследовательский семинар направлен на формирование у студентов компетенций в области научно-исследовательской деятельности, изучение студентами основных форм и методов проведения научно-исследовательской работы (НИР) студентов, развитие навыков самостоятельной работы с научными статьями и презентации исследовательских результатов, развитие практических навыков в области глубинного и машинного обучения, обучения с подкреплением.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов компетенций в области научно-исследовательской деятельности.
- Развитие у студентов навыков самостоятельной работы с научными статьями и презентации исследовательских результатов.
- Развитие у студентов практических навыков в области глубинного и машинного обучения, обучения с подкреплением.
Планируемые результаты обучения
- Знает содержание, принципы и формы организации НИР, методику проведения научного исследования, информационное обеспечение НИР, требования к представлению результатов научно-исследовательской работы (НИР), структуру и правила оформления отчета о НИР.
- Умеет формулировать цель и задачи НИР, определять эффективный способ сбора первичных данных, проводить систематизацию и анализ литературных источников.
- Обладает навыками сбора, анализа и обработки данных, необходимых для решения поставленных исследовательских задач, библиографического описания источников информации, использования инструментальных средств для обработки информации в соответствии с поставленной научной или прикладной задачей, подготовки и публичной защиты рефератов.
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 1. Обучение с подкреплением
- Раздел 2. Глубинное обучение
- Раздел 3. Машинное обучение в программной инженерии
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 4 модуль0.3 * Доклад + 0.3 * Доклад + 0.7 * Экзамен + 0.7 * Экзамен
- 2024/2025 учебный год 2 модуль1 * 2023/2024 учебный год 4 модуль + 1 * 2023/2024 учебный год 4 модуль
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Горовая, В. И. Научно-исследовательская работа : учебное пособие для вузов / В. И. Горовая. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 103 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14688-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/479051 (дата обращения: 27.08.2024).
- Общая и прикладная статистика: Учеб. для студ. высш. проф. обр./Р.Н.Пахунова, П.Ф.Аскеров и др.; Под общ. ред. Р.Н.Пахуновой - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013-272с.: 60x90 1/16 + ( Доп. мат. znanium.com) - (ВО: Бакалавр.). (п) ISBN 978-5-16-006669-1 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/404310
Рекомендуемая дополнительная литература
- Danner, G. E. (2015). Profit From Science : Solving Business Problems Using Data, Math, and the Scientific Process (Vol. First edition). New York, NY: Palgrave Macmillan. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1231284
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani , et al., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, 2017. Free from the publisher: https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/printings/ESLII_print12.pdf