Машинное обучение Дисциплина [Б1-ПМ.В.4]
022 Кафедра кибернетики
Структура:
Семестр Всего (ч) (Лекц / Практ. / Лаб.) Аттестация
6 180 (30 / 30 / 15) Экзамен
Итого 180 (30 / 30 / 15) Экзамен
Компетенции:
  • ПК-5.6 - Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ
  • ПК-5.7 - Способен применять байесовский подход для построения вероятностных моделей, анализа неопределенности и создания адаптивных систем ИИ
  • ПК-5.8 - Способен применять логический аппарат для формализации задач представления знаний, проектирования логических моделей и использования систем автоматического доказательства теорем.
  • ПК-5.11 - Способен применять фундаментальные принципы и методы машинного обучения, включая подготовку данных, оценку качества моделей и работу с признаками
  • ПК-5.12 - Способен применять язык программирования Python для решения задач в области ИИ
  • ПК-5.14 - Способен применять статистические методы для анализа данных, валидации моделей машинного обучения и проведения экспериментов в области ИИ.
  • ПК-5.15 - Способен применять методы обучения без учителя для анализа данных и выявления скрытых закономерностей
  • ПК-5.17 - Способен осуществлять поиск, сбор, очистку и предварительный анализ данных
Задачи воспитания:
  • В18 - формирование ответственности за профессиональный выбор, профессиональное развитие и профессиональные решения
  • В19 - формирование научного мировоззрения, культуры поиска нестандартных научно-технических/практических решений, критического отношения к исследованиям лженаучного толка
  • В40 - формирование профессионально значимых установок: не производить, не копировать и не использовать программные и технические средства, не приобретённые на законных основаниях; не нарушать признанные нормы авторского права; не нарушать тайны передачи сообщений, не практиковать вскрытие информационных систем и сетей передачи данных; соблюдать конфиденциальность доверенной информации