Деректерді талдау және жасанды интеллект
Сипаттама: Пән деректерді талдаудың негізгі әдістерін қарастырады. Корреляциялық, сызықтық регрессиялық және дисперсиялық деректерді талдау зерттеледі. Білім алушылар деректерді кластерлеу, деректерді визуализациялау, жасанды интеллект құралдарымен үлгіні тану әдістері мен алгоритмдерін қолданудың практикалық дағдыларына ие болады. Курс Машиналық оқыту негіздерімен және жасанды нейрондық желілермен таныстырады.
Кредиттер саны: 8
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 30 |
| Практикалық жұмыстар | |
| Зертханалық жұмыстар | 45 |
| СӨЖО | 45 |
| СӨЖ | 120 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: Таңдау бойынша компонент
Цикл: Кәсіптік пәндер
Мақсат
- Білім алушыларда деректерді өңдеуді, болжамды модельдер құруды және нейрондық желілерді пайдалануды қоса алғанда, қолданбалы есептерді шешу үшін жасанды интеллект технологиялары мен деректерді талдаудың заманауи әдістерін қолданудың жүйелі теориялық білімі мен практикалық дағдыларын қалыптастыру.
Міндет
- Деректерді өңдеу және түсіндіру үшін статистикалық талдаудың негізгі әдістері мен машиналық оқыту алгоритмдерін меңгеру.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- Теориялық негіздерді, математикалық аппаратты және деректерді талдаудың негізгі әдістерін қолдану салаларын білу: корреляциялық, регрессиялық, дисперсиялық талдаулар, кластерлеу және үлгіні тану.
- Болжау және жіктеу мәселелерін шешу үшін машиналық оқыту әдістерінің және жасанды нейрондық желілердің архитектураларының негізгі жұмыс принциптерін түсіну.
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- Деректерді талдаудың практикалық есептерін шешу үшін заманауи бағдарламалық құралдарды пайдалана отырып, машиналық оқытудың (кластерлеу, жіктеу) үйренген статистикалық әдістері мен алгоритмдерін қолдану мүмкіндігі.
- Деректерді талдаудың толық циклін жүзеге асыра білу — алдын-ала өңдеу мен визуализациядан бастап қарапайым нейрондық желілерді қоса алғанда, модельдерді құруға, сынауға және түсіндіруге дейін.
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- Құрылған модельдердің барабарлығын, сенімділігі мен сапасын сыни тұрғыдан бағалай білу, алынған нәтижелерді түсіндіру және олардың негізінде мазмұнды тұжырымдар тұжырымдау.
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- Талдау барысын нақты және құрылымды құжаттай білу, қабылданған шешімдерді негіздей білу және қорытынды қорытындыларды қысқаша есеп немесе презентация түрінде тұжырымдай білу.
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- Құжаттама мен кәсіби ресурстарды пайдалана отырып, деректерді талдау және жасанды интеллект саласындағы жаңа алгоритмдерді, кітапханаларды және құралдарды өз бетінше игеру мүмкіндігі.
