Цели и задачи дисциплины
Цель – формирование целостных знаний о методах машинного обучения и анализа данных, целенаправленности и самостоятельности работы с информацией, использования ее для решения практических задач.
Задачи – изучить методы машинного обучения и анализы данных, ознакомиться с примерами их применения, научиться самостоятельно применять полученные знания для решения практических задач.
Краткое содержание дисциплины
Рассматриваются методы машинного обучения и анализа данных. Акцент делается на практическое применение методов, рассмотрены современные программные средства, реализующие методы машинного обучения и анализа данных. Отдельное внимание уделено вопросам современных архитектур нейронных сетей и задачам для которых они предназначены.
Разделы дисциплины:
1. Введение в машинное обучение и анализ данных. Знакомство с языком Python для анализа данных.
2. Задачи классификации и регрессии.
3. Искусственные нейронные сети.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
ОПК-12
Способен разрабатывать и применять алгоритмы и современные цифровые системы автоматизированного проектирования деталей и узлов машин и оборудования различной сложности на современном машиностроительном предприятии