Приём заявок: ведётся
Начало обучения: 2024 г.
Цель изучения дисциплины:
Формирование у слушателей глубоких теоретических знаний в области разработки интеллектуальных информационных систем, использующих аппарат машинного обучения, искусственных нейронных сетей и других методов искусственного интеллекта, которые позволяют решать практические задачи анализа данных в исследованиях и бизнес-приложениях.
Задачи изучения дисциплины:
• знакомство с существующими технологиями машинного обучения и искусственных нейронных сетей, использующихся для решения прикладных задач;
• развитие практических умений проектирования и создания приложений, использующих методы вычислительного интеллекта;
• выработка навыков по проектированию обучающихся моделей для решения задач прогнозирования, классификации, кластеризации, регрессии и извлечения знаний;
• овладение навыками оценки эффективности интеллектуальных моделей;
• выработка навыков по созданию моделей машинного обучения с помощью современных программных инструментов и языков программирования;
• приращение уровня научной квалификации, личной компетенции и конкурентоспособности.
Учебно-тематический план
| № п/п | Наименование разделов и тем |
| 1 | Введение в интеллектуальный анализ данных |
| 1.1. | Возникновение и развитие моделей и методов искусственного интеллекта: история, философия, методология, политика, практика. |
| 1.2 | Обзор современных методов и инструментов интеллектуального анализа данных в гуманитарных дисциплинах |
| 2 | Теоретические основы интеллектуального анализа данных. Искусственные нейронные сети и машинное обучение. |
| 2.1 | Нейронные сети – основные понятия, разновидности и области их применения. |
| 2.2 | Построение предиктивных моделей с помощью нейронных сетей. |
| 2.3 | Машинное обучение. |
| 3 | Разбор кейсов и примеров интеллектуального анализа данных |
| 3.1 | Разбор кейсов и примеров интеллектуального анализа данных |
| 3.2 | Обсуждение задач слушателей |
Форма обучения – очно-заочная
Требования к слушателям – слушатели всех специализаций, не имеющие фундаментальных знаний в области анализа данных
Продолжительность обучения: 2 месяца
Трудоёмкость программы: 40 часов
Стоимость обучения: 30 000 рублей
Выдаваемый документ: удостоверение о повышении квалификации
КОНТАКТЫ
Заместитель декана по второму высшему и дополнительному образованию
Богданов Сергей Викторович
E-mail: Bogdanov@spa.msu.ru
Каб. Е-802
Руководитель программы
Петрунин Юрий Юрьевич
E-mail: Petrunin@spa.msu.ru
Каб. Е-710
Менеджер программ дополнительного образования
Шапран Дарья Геннадьевна
E-mail: ShapranDG@spa.msu.ru
Кабинет А-817
Инспекторы отдела дополнительного образования
Алисултанова Заира Магомедовна
Тел.: +7 (495) 930-85-69
E-mail: DPO@spa.msu.ru
Кабинет Г-720
Тимчак Ксения Николаевна
E-mail: TimchakKN@spa.msu.ru
Кабинет Г-720