• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2024/2025

Избранные вопросы анализа данных

ID 867359

Статус: Курс обязательный (Прикладная математика и информатика)
Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 3-й курс, 3 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 20
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Избранные вопросы анализа данных" предназначена для развития знаний и практических навыков студентов по анализу данных. Дисциплина является продолжением дисциплины "анализ данных". Темы для изучения отбираются преподавателем. Среди прочих вопросов предполагается развитие таких методов машинного обучения, как деревья решений в задачах классификации и сверточные нейронные сети..
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Избранные вопросы анализа данных» является получение высшего профессионально профилированного (на уровне бакалавра) образования, позволяющего выпускнику успешно работать в избранной сфере деятельности, обладать универсальными и предметно-специализированными компетенциями, способствующими его социальной мобильности и устойчивости на рынке труда.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знакомство с нейронными сетями
  • Знание известных архитектур классификации изображений
  • Знание последних результатов в области глубокого обучения
  • Понимание математических основ алгоритма обратного распространения ошибок
  • Понимание уязвимых мест нейронных сетей и возможных проблем в их работе
  • Понимание целей использования свёрточных и рекуррентных слоёв нейронной сети
  • Умение создавать архитектуры нейронных сетей и настраивать их для поставленных целей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Нейронные сети: основы
  • Нейронные сети: настройка
  • Архитектуры нейронных сетей
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Экзамен
    Demo day
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 3rd module
    0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Введение в нейронные сети - Барский А.Б. - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - - - 2016 - русский - https://e.lanbook.com/book/100684 - ЛАНЬ - 100684
  • Графовые нейронные сети на Python, Лабонн, М., 2025
  • Искусственные нейронные сети. Практикум : учебное пособие / Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова, В. Б. Мельников [и др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва : КноРус, 2024. — 381 с. — ISBN 978-5-406-12340-9. — URL: https://book.ru/book/951505 (дата обращения: 01.07.2026). — Текст : электронный.
  • Нейронные сети. Полный курс : пер. с англ., Хайкин, С., 2018
  • Эволюционное глубокое обучение : генетические алгоритмы и нейронные сети, Лэнхэм, М., 2024

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Искусственные нейронные сети : учебник / В. В. Цехановский, Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова [и др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва : КноРус, 2023. — 350 с. — ISBN 978-5-406-10678-5. — URL: https://book.ru/book/947113 (дата обращения: 01.07.2026). — Текст : электронный.
  • Нейронные сети : полный курс, Хайкин, С., 2006

Авторы

  • Шимко Алексей Андреевич
  • Калягин Валерий Александрович