Магистратура
2022/2023
Научно-исследовательский семинар "Анализ Интернет-данных"
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Науки о данных (Data Science))
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Базовая кафедра Яндекс
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Рябинин Максим Константинович
Прогр. обучения:
Науки о данных
Язык:
русский
Кредиты:
8
Контактные часы:
48
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 модуль0.25 * Домашняя работа 2 + 0.25 * Домашняя работа 1 + 0.25 * Домашняя работа 4 + 0.25 * Домашняя работа 3
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.3 * 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