Skip to main content

Основы нейронных сетей


IT_IS

Цель курса:

Целью курса «Основы нейронных сетей» является освоение математического аппарата и программного обеспечения, предназначенного для создания интеллектуальных систем на базе нейронных сетей, приобретение навыков нейросетевого математического моделирования объектов, процессов и явлений.

Задачи изучения курса:

  • освоение базовых принципов построения нейронных сетей;
  • создание нейронных сетей для обработки информации;
  • освоение форм представлений и преобразования знаний в нейронных сетях;
  • применение методов анализа и синтеза нейронных сетей.

Планируемые результаты обучения:

  1. Знание возможностей интеллектуальных систем на базе нейронных сетей, технологии их создания.
  2. Умение выделять входные (управляющие) и выходные (управляемые) параметры нейросетевой интеллектуальной системы.
  3. Умение формализовать предметную область программного продукта.
  4. Умение применять полученные знания при решении практических задач.
  5. Обладание навыками нейросетевого моделирования.

Формат и cтруктура курса

Форма обучения: Дневная форма обучения.

Целевая аудитория: Студенты бакалавриата.

Язык обучения: Русский.

Курс "Основы нейронных сетей" состоит из:

7 тем

5 практических занятий

Язык обучения: Русский

Какие материалы вы встретите на протяжении курса:

  • Видеолекции
  • Текстовые материалы (конспекты лекций, презентации)
  • Тесты и квизы
  • Задания на проверку преподавателем
  • Ссылки на дополнительные материалы
  • Интерактивные элементы (опросы, анкетирования, обсуждения)
  • Пререквизиты

Для успешного освоения курса желательно освоение следующих дисциплин: линейная алгебра, теория вероятностей, теория информации, численные методы, программирование на языке Python.


Авторы курса

Course Staff Image #1

Бакланова Ольга Евгеньевна

Профессор по специальности "Компьютерные науки и информатика", кандидат физико-математических наук, профессор Школы цифровых технологий и искусственного интеллекта.

  • Область интересов: Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект.
  • Образование: Прикладная математика (инженер-математик), Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей (к.ф.-м.н.), Специальность "Информатика, вычислительная техника и управление" (ассоц. профессор), Специальность "Компьютерные науки и информатика" (профессор)
Enroll