Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Системы искуственного интеллекта

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация - РПД_СИИ_МАГ_ПИ_2021_заоч.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - MU_СИИ_090404_2021.pdf

Аннотация

1. Цели и задачи изучения дисциплины Целью освоения курса является формирование у обучающихся комплекса профессиональных знаний и умений в области создания систем искусственного интеллекта, основанных на применении методов машинного обучения. Задачи: приобретение теоретических знаний об ансамблевых методах машинного обучения; освоение практических умений и навыков работы с различными видами моделей ансамблей. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина посвящена изучению моделей ансамблей методов машинного обучения, являющейся мощной техникой, позволяющей повысить точность при решении различных прикладных задач с применением машинного обучения. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в формируемую часть "Блок 1" образовательной программы магистратуры, реализуется на 1-м году обучения с трудоемкостью освоения - 6.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Предыдущие дисциплины - дисциплины, связанные с искусственным интеллектом, преподаваемые на уровне подготовки бакалавриата. Последующие дисциплины - теория распознавания образов, системы цифровой обработки сигналов, научно-исследовательская работа, выполнение и защита выпускной квалификационной работы. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК 3 - Владение навыками создания программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов УК 1 - Способен осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, выработать стратегию действий