Технологии искусственного интеллекта для решения прикладных задач

Второй модуль нацелен на изучение слушателями направлений искусственного интеллекта: наука о данных, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Второй модуль посвящен изучению следующих тем:
2.1 Наука о данных
2.2 Компьютерное зрение
2.3 Обработка естественного языка
В результате освоения второго модуля каждый обучающийся будет уметь применять современные технологии искусственного интеллекта для решения задач из различных областей человеческой деятельности.

Часов в программе

18,00 часов

лекции

52,00 часа

практика

32,00 часа

самостоятельная

2,00 часа

промежуточная аттестация

104,00 часа

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Лекции
Требуемое ПО:
Браузер Google Chrome, дистрибутив Anaconda.

Информационные ресуры

Электронный курс на открытом образовательном портале АлтГУ: https://public.edu.asu.ru/course/view.php?id=982
Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb

Образовательные ресуры

Электронный курс на открытом образовательном портале АлтГУ: https://public.edu.asu.ru/course/view.php?id=982

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Лекции, практические задания, материалы для самостоятельной работы

Методические разработки

Представлены в электронном курсе на открытом образовательном портале АлтГУ https://public.edu.asu.ru/course/view.php?id=982

Материалы курса

Материалы курса представлены в электронном курсе на открытом образовательном портале АлтГУ https://public.edu.asu.ru/course/view.php?id=982

Учебная литература

1. Доусон М. Программируем на Python. – СПб: Питер, 2014. – 416 с.
2. Грас Дж. Data Science. Наука о данных с нуля. – СПб: БХВ-Петербург, 2017. – 336 с.
3. Силен Д., Мейсман А., Али М. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. – СПб: Питер, 2017. – 336 с.
4. Рашка С. Python и машинное обучение. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 418 с.
5. Хейдт М. Изучаем pandas. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 438 с.
6. Вандер П. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. – СПб.: Питер, 2018. – 576 с.

Темы

Наука о данных Компьютерное зрение Обработка естественного языка

Лекции
6,00ч

Практические занятия
16,00ч

Самостоятельная работа
8,00ч

Всего
30,00ч

Промежуточная аттестация 2,00 часа

Промежуточная аттестация проводится путем оценивания отчетов по практическим заданиям