Аспирантура: Машинное обучение и нейронные сети

• 1.2.1. - Искусственный интеллект и машинное обучение
• 2.3.8. - Информатика и информационные процессы

Курс включает в себя: применение базовых и специальных знаний для решения прикладных задач машинного обучения; постановка и решение задач комплексного анализа данных с использованием современных аналитических методов и моделей в области искусственного интеллекта. Рассматриваются современные стандарты и методики машинного обучения на языке Python (библитеки Math, Random, NumPy, Pandas, Matplotlib); основные модели и методы поиска решений, применяемые в машинном обучении и при разработке систем искусственного интеллекта (библиотека Scikit-learn); алгоритмы построения и глубокого обучения искусственных нейронных сетей (библиотеки Keras, Tensorflow, PyTorch); инструменты и базовые методы работы с цифровыми изображениями (библиотека OpenCV).

• Куприянов Александр Викторович
• Парингер Рустам Александрович
• Галанов Кирилл Валерьевич