Магистратура
2023/2024
Машинное обучение для построения моделей
Статус:
Курс обязательный (Системный анализ и математические технологии)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент прикладной математики
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Ратников Федор Дмитриевич
Прогр. обучения:
Системный анализ и математические технологии
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
44
Программа дисциплины
Аннотация
The course introduces the students to mathematical modeling using machine learning techniques, including supervised and unsupervised methods such as linear and logistic regressions, decision trees, bootstrapping, random forests, boosting, regularized methods and several topics in deep learning, such as artificial neural networks, convolutional neural networks, transformers and auto-encoders, etc. The course uses Google Colaboratory, GitHub Classroom, and DataCamp products and services and aims to raise practical skills in using machine learning methods to solve typical problems of mathematical modeling.