Методы глубокого обучения

Beschreibung: Дисциплина направлена на изучение принципов глубокого обучения для разработки сложных интеллектуальных систем, проектирование и применение нейросетевых моделей глубокого обучения, применение многослойной архитектуры нейронных сетей для конкретных предметных областей, методов и инструментов искусственного интеллекта для решения производственных IT задач.

Betrag der Credits: 5

Пререквизиты:

• Машинное обучение и анализ данных

Arbeitsintensität der Disziplin:

Komponente: Компонент по выбору

Zyklus: Профилирующие дисциплины

Цель

• формирование у обучающихся знаний и умений в области проектирования, внедрения и оптимизации нейронных сетей для решения задач искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и прогнозирование.

Результат обучения: знание и понимание

• знание ключевых концепций и терминов, понимание архитектуры нейронных сетей, Оптимизация и регуляризация моделей глубокого обучения, разрабатывать и тестировать модели для решения задач в различных областях.

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• применение методов глубокого обучения и различных моделей, основанных на различных архитектурах нейронных сетей.

Результат обучения: формирование суждений

• умение оценивать качество, достоверность и релевантность данных, представлять свои идеи, логически аргументировать и доказывать, умение делать выводы и принимать обоснованные решения.

Результат обучения: коммуникативные способности

• Умение четко и структурировано описывать выполненные этапы работы, используемые методы и полученные результаты, отвечать на вопросы, аргументировать свою позицию на основе данных.

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• Умение анализировать различные источники информации, способность осваивать новые подходы, методы и инструменты для анализа данных.