• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Нейрокомпьютерные технологии и машинное обучение для систем искусственного интеллекта

Статус: Маго-лего
Когда читается: 1, 2 модуль
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины состоит в изучении основных методов и моделей машинного обучения и их практическом применении. Рассматриваются основные типы задач обучения с учителем и без: классификация, кластеризация, регрессия. В рамках практических занятий студенты познакомятся с опытом применения данных подходов в высоконагруженных сервисах компании VK. Материалы курса базируются на знаниях, полученных студентами в рамках курсов “Основы статистической теории обнаружения сигналов и распознавания образов в искусственном интеллекте” и взаимосвязан с курсами “Цифровая обработка сигналов для систем искусственного интеллекта” и “Архитектура вычислительных систем и нейроускорителей”