Методы искусственного интеллекта для анализа машинных данных

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент компьютерной инженерии

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 3, 4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на формирование у обучающихся компетенций в области применения современных методов искусственного интеллекта и машинного обучения для решения задач анализа машиночитаемых данных, включая структурированные, полуструктурированные и временные данные. В рамках дисциплины рассматриваются полный цикл анализа данных: предобработка, выбор и обучение моделей, оценка качества, интерпретация результатов и развёртывание решений. Актуальность дисциплины обусловлена необходимостью подготовки специалистов, способных применять алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения к задачам мониторинга, диагностики, прогнозирования и оптимизации в технических и информационных системах. Дисциплина логически связана с предшествующими курсами по основам программирования, теории вероятностей и математической статистике, а также с последующими дисциплинами трека, посвящёнными системам обработки больших данных, распределённым вычислениям и прикладным проектам интеллектуального анализа.