Терең оқыту әдістері

Сипаттама: Пән күрделі интеллектуалды жүйелерді әзірлеу үшін терең оқыту принциптерін зерттеуге, терең оқытудың нейрондық желілік модельдерін жобалауға және қолдануға, белгілі бір пәндік салалар үшін көп қабатты нейрондық желі архитектурасын, өндірістік IT есептерін шешу үшін жасанды интеллект әдістері мен құралдарын қолдануға бағытталған.

Кредиттер саны: 5

Пререквизиты:

• Машиналық оқыту және деректерді талдау

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• білім алушыларда жасанды интеллект мәселелерін шешу үшін нейрондық желілерді жобалау, енгізу және оңтайландыру, оның ішінде компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және болжау саласында білім мен дағдыларды дамыту.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• негізгі ұғымдар мен терминдерді білу, нейрондық желілердің архитектурасын түсіну, терең оқыту модельдерін оңтайландыру және реттеу, әртүрлі салалардағы мәселелерді шешу үшін модельдерді әзірлеу және тестілеу.

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• терең оқыту әдістерін және әртүрлі нейрондық желінің архитектурасына негізделген әртүрлі модельдерді қолдану.

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• деректердің сапасын, сенімділігін және өзектілігін бағалау, өз идеяларын ұсыну, логикалық дәлелдеу және дәлелдеу, қорытынды жасау және негізделген шешім қабылдау қабілеті.

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• Орындалған жұмыс кезеңдерін, қолданылған әдістерді және алынған нәтижелерді нақты және құрылымды сипаттау, сұрақтарға жауап беру және деректер негізінде өз ұстанымын дәлелдеу қабілеті.

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Әртүрлі ақпарат көздерін талдай білу, деректерді талдаудың жаңа тәсілдерін, әдістері мен құралдарын меңгеру.