Магистратура
2021/2022
Научно-исследовательский семинар "Методы интеллектуального анализа данных"
Статус:
Курс обязательный (Интеллектуальный анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Интеллектуальный анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
52
Программа дисциплины
Аннотация
Научно-исследовательский семинар представляет собой комплекс аудиторных и самостоятельных занятий, на которых участники знакомятся с последними достижениями науки о данных (Data Science) и изучают как разработать программные реализации по избранным темам. Главной темой семинаров 2019-2020 года является "Топологический анализ данных" (Topological Data Analysis-TDA).
Цель освоения дисциплины
- Знакомство студентов с современными программными библиотеками, предназначенными для анализа мультимедийных данных
- Целью семинара является вовлечение студентов в реальный процесс изучения новых результатов в науке о данных и процесса имплементации новых технологий в реальную практическую деятельность
- Получение необходимых знаний и навыков для выполнения научно-исследовательских проектов на примере создания интеллектуальных систем анализа данных
- Приобретение умений поиска и анализа современных научных публикаций по методам интеллектуального анализа данных.
Планируемые результаты обучения
- Применяет методы обработки изображений лиц (детектирование, верификация, идентификация), видео людей.
- Применяет методы переноса знаний (transfer learning), локальные дескрипторы и структурные методы для решения задач распознавания изображений.
- Применяет на практике современные методы обработки изображений (детектирование объектов, сегментация и синтез изображений).
- Сравнивает и применяет нейросетевые модели распознавания речи. Интерпретирует методы распознавания и верификации диктора по звучащей речи.
- Знать основные инструментальные средства топологического анализа данных. Научиться выполнять топологический анализ на простых примерах.
- Ознакомление с конвейером топологического анализа и понимание основных топологических характеристик облака точек.
- Ознакомление с перспективами использования топологических моделей данных для традиционных задач нейронных сетей - классификации и поиска аномалий
- Ознакомление с существом и особенностями топологического анализа данных и его примененений. понимание отличий топологических представлений данных от метрических моделей
- Получить практические навыки (умение) выполнять проект анализа 2D и 3D изображений с применением топологического анализа данных
- Получить практические навыки (умение) выполнять проект анализа текстов на естественном языке с применением топологического анализа данных
Содержание учебной дисциплины
- Знакомство с терминологией и приложениями топологического анализа данных.
- Программные билиотеки топологического анализа данных.
- Топологический анализ текстовых данных
- Топологический анализ изображений
- Обучаемые модели классификации топологических структур.
- Технологии топологического анализа.
Элементы контроля
- Лабораторная работа
- ЭкзаменЭкзамен проводится в устной форме (опрос по проекту "Экзаменационные задания"). Экзамен проводится на платформе Zoom ( https://zoom.us/j/4917538372). К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию ответов, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: поставить на аватар свою фотографию, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещено: выключать камеру, пользоваться конспектами и подсказками. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи до 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
- Лабораторная работа
- Экзамен
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 4 модуль0.5 * Лабораторная работа + 0.5 * Экзамен
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.5 * Лабораторная работа + 0.5 * Экзамен
