Магистратура
2022/2023
Машинное обучение в SE
Статус:
Курс по выбору (Машинное обучение и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Шуранов Евгений Витальевич
Прогр. обучения:
Машинное обучение и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Является дисциплиной по выбору. Студенты изучат основные области применения методов машинного обучения для задач анализа и генерации кода, анализа хода программных проектов, поиска и исправления ошибок, генерации тестов и тестовых данных, реструктуризации кода и других видов деятельности, осуществляемых в проектах по разработке программного обеспечения. Для освоения дисциплины студентам необходимы знания из области больших данных.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков использования методов машинного обучения и естественной обработки текстов в области работы с кодом и разработки программного обеспечения.
Планируемые результаты обучения
- Знает основные виды деятельности, осуществляемые при разработке программного обеспечения, и то, как в них могли бы быть использованы методы машинного обучения.
- Умеет выбрать подходящий метод машинного обучения и естественной обработки текстов для создания модели или прототипа инструмента, помогающего в решении задач, возникающих при разработке программного обеспечения.
- Умеет реализовать сбор и предобработку данных на основе репозитория с исходным кодом.
- Имеет навыки использования существующих популярных библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения, для решения задач, актуальных в проектах по разработке программного обеспечения.
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 1. Постановка задачи машинного обучения в области программной инженерии
- Раздел 2. Использования машинного обучения для предсказания и оценки
- Раздел 3. Использование машинного обучения для задач синтеза кода
- Раздел 4. Использование машинного обучения для оптимизации архитектуры кода
- Раздел 5. Использование машинного обучения для поиска дубликатов
- Раздел 6. Использование техник обработки естественных языков
- Раздел 7. Использование машинного обучения для анализа кода
Элементы контроля
- Домашнее задание №3Домашнее задание №3 выдается студентам в одном варианте. Срок выполнения домашнего задания – 3 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания – программа на одном из распространённых языков программирования.
- ЭкзаменУстный экзамен проводится в форме ответов на вопросы экзаменационного билета и дополнительные вопросы по материалам курса. Экзаменационный билет содержит два вопроса. На подготовку ответа выделяется 40 минут.
- Домашнее задание №1Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте. Срок выполнения домашнего задания – 3 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания – программа на одном из распространённых языков программирования.
- Домашнее задание №2Домашнее задание №2 выдается студентам в одном варианте. Срок выполнения домашнего задания – 2 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания – программа на одном из распространённых языков программирования.
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модульПреподаватель учитывает оценку за текущий контроль (домашние задания). Онакопленная = (Од/з1 + Од/з2 + Од/з3) / 3 Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом: ОРезультирующая = 0,5Онакопленная + 0,5Оэкзамен
