Научно-исследовательский семинар "Анализ Интернет-данных"

2021/2022

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Кто читает:

Базовая кафедра Яндекс (Департамент больших данных и информационного поиска)

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1-4 модуль

Преподаватель

Баранчук Дмитрий Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Основной целью научно-исследовательского семинара является ознакомление студентов с последними достижениями и тенденциями машинного обучения и формирование методом разбора научных статей на заданные тематики.

Цель освоения дисциплины

• ознакомление студентов с последними достижениями и тенденциями машинного обучения.

Планируемые результаты обучения

• Формирование компетенций в использовании современных нейросетевых алгоритмов для решения классических задач комбинаторной оптимизации
• Формирование компетенций в сфере применения байесовских методов.
• Формирование у студентов компетенций в работе с генеративно-состязательными нейронными сетями
• Формирование у студентов компетенций в работе с графами с помощью нейронных сетей
• Формирование у студентов компетенций по работе с современными фреймворками для глубинного обучения.

Содержание учебной дисциплины

• Обзор фреймворков для глубинного обучения
• Байесовские методы в глубинном обучении
• Нейросетевые методы в задачах комбинаторной оптимизации
• Генеративно-состязательные сети в применении к задачам компьютерного зрения
• Анализ графов с помощью нейронных сетей

Элементы контроля

• Домашняя работа 1
• Домашняя работа 2
• Домашняя работа 3
• Домашняя работа 4
• Домашняя работа 5
• Домашняя работа 6

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.25 * Домашняя работа 2 + 0.25 * Домашняя работа 1 + 0.25 * Домашняя работа 4 + 0.25 * Домашняя работа 3
• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.3 * Домашняя работа 5 + 0.4 * 2021/2022 учебный год 4 модуль + 0.3 * Домашняя работа 6

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход / Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, С.Н. Постовалов и др. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 890 с.: 60x90 1/16 ISBN 978-5-16-103267-1 (online) - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/515227

Рекомендуемая дополнительная литература

• Блягоз З.У. - Теория вероятностей и математическая статистика. Курс лекций - Издательство "Лань" - 2018 - 224с. - ISBN: 978-5-8114-2934-9 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/103061
• Боровков А. А. - Математическая статистика - Издательство "Лань" - 2010 - 704с. - ISBN: 978-5-8114-1013-2 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/3810