KZ

Нейросетевое моделирование в анализе данных

  • Цель: Обучить студентов основам применения нейронных сетей для анализа данных, разработки моделей прогнозирования и классификации, а также их применения в различных областях. После освоения дисциплины студент будет способен: Знания: Знать основы работы искусственных нейронных сетей; Разбираться в популярных архитектурах нейронных сетей (MLP, CNN, RNN, LSTM); Понимать этапы обучения, тестирования и валидации моделей. Умения: Подготавливать данные для обучения нейросетевых моделей (очистка, нормализация, разбиение на обучающую и тестовую выборки); Строить нейросетевые модели для решения прикладных задач; Применять библиотеки Python для разработки и тестирования нейронных сетей. Навыки: Работать с платформами для разработки моделей (TensorFlow, PyTorch, Keras); Оценивать точность и эффективность нейросетевых моделей; Интегрировать нейросетевые решения в проекты анализа данных.
  • Образовательная программа 6B05404 Статистика
  • ВУЗ Евразийский национальный университет имени Л.Н.Гумилева
  • Кредитов 6
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 4
  • Семестр 1
Top