Машинное обучение

  • Этот курс представляет собой широкое введение в машинное обучение, анализ данных и статистическое распознавание образов. Темы включают: (i) контролируемое обучение (параметрические / непараметрические алгоритмы, вспомогательные векторные машины, ядра, нейронные сети). (ii) Обучение без учителя (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы, глубокое обучение). (iii) Лучшие практики в области машинного обучения (теория предвзятости / дисперсии; инновационный процесс в машинном обучении и искусственном интеллекте). Курс также будет основан на многочисленных тематических исследованиях и приложениях, так что вы также узнаете, как применять алгоритмы обучения для создания умных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, антиспам), компьютерного зрения, медицинской информатики. , аудио, интеллектуальный анализ баз данных и другие области.
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 2
  • Семестр 3
Top