Бакалавриат 2024/2025

Избранные вопросы анализа данных

Статус: Курс обязательный (Прикладная математика и информатика)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Когда читается: 3-й курс, 3 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Шимко Алексей Андреевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Избранные вопросы анализа данных" предназначена для развития знаний и практических навыков студентов по анализу данных. Дисциплина является продолжением дисциплины "анализ данных". Темы для изучения отбираются преподавателем. Среди прочих вопросов предполагается развитие таких методов машинного обучения, как деревья решений в задачах классификации и сверточные нейронные сети..

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Избранные вопросы анализа данных» является получение высшего профессионально профилированного (на уровне бакалавра) образования, позволяющего выпускнику успешно работать в избранной сфере деятельности, обладать универсальными и предметно-специализированными компетенциями, способствующими его социальной мобильности и устойчивости на рынке труда.

Планируемые результаты обучения

• Знакомство с нейронными сетями
• Знание известных архитектур классификации изображений
• Знание последних результатов в области глубокого обучения
• Понимание математических основ алгоритма обратного распространения ошибок
• Понимание уязвимых мест нейронных сетей и возможных проблем в их работе
• Понимание целей использования свёрточных и рекуррентных слоёв нейронной сети
• Умение создавать архитектуры нейронных сетей и настраивать их для поставленных целей

Содержание учебной дисциплины

• Нейронные сети: основы
• Нейронные сети: настройка
• Архитектуры нейронных сетей

Элементы контроля

• Домашняя работа
• Домашняя работа
• Домашняя работа
• Домашняя работа
• Домашняя работа
• Домашняя работа
• Экзамен
  Demo day

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Барский, А. Б. Введение в нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 358 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100684 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Графовые нейронные сети на Python, Лабонн, М., 2025
• Искусственные нейронные сети. Практикум : учебное пособие / Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова, В. Б. Мельников [и др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва : КноРус, 2024. — 381 с. — ISBN 978-5-406-12340-9. — URL: https://book.ru/book/951505 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
• Нейронные сети. Полный курс : пер. с англ., Хайкин, С., 2018
• Эволюционное глубокое обучение : генетические алгоритмы и нейронные сети, Лэнхэм, М., 2024

Рекомендуемая дополнительная литература

• Искусственные нейронные сети : учебник / В. В. Цехановский, Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова [и др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва : КноРус, 2023. — 350 с. — ISBN 978-5-406-10678-5. — URL: https://book.ru/book/947113 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
• Нейронные сети : полный курс, Хайкин, С., 2006

Авторы

• Шимко Алексей Андреевич
• Калягин Валерий Александрович