Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

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

Методы искусственного интеллекта в принятии решений

Статус: Маго-лего
Когда читается: 3, 4 модуль
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык: английский
Кредиты: 6

Course Syllabus

Abstract

This course presents an introduction to the mathematical foundations of statistical learning theory. The presentation is oriented towards the most important algorithms and methods in the field. Topics studied include: empirical risk minimisation, local averaging, boosting and support vector machines. We will also provide an introduction to online and reinforcement learning methods.