Модуль 1
151,00ч

Разработка алгоритмов на языке Python

Модуль "Разработка алгоритмов на языке Python" включает в себя следующие темы:
- Введение в разработку алгоритмов языка программирования
- Системы и технологии языка программирования
- Изучение сред разработки языка программирования
- Синтаксис языка Python
- Изучение библиотек random, math. Написание собственных функций для программирования на языке
- Изучение библиотек numpy, pandas, matplotlib для программирования на языке
- Изучение библиотеки SQLite и ее использование для программирования на языке
- Изучение библиотеки OpenCV для создания алгоритмов и программирования на языке. Работа с изображениями
- Работа с веб-камерой и видеопотоками в рамках использования библиотек для создания алгоритмов и программирования на языке
- Токенизация текстов в среде разработки Python
- Косинусное сходство в среде разработки Python
- Обучение с учителем. Классификация и регрессия в среде разработки Python
- Обучение без учителя. Кластеризация и уменьшение размерности в среде разработки Python
- Решение задач дискретного и непрерывного управления на примере сред библиотеки Gym в среде разработки Python
Часов в программе
32,00 часа
лекции
74,00 часа
практика
43,00 часа
самостоятельная
2,00 часа
промежуточная аттестация
151,00 час
всего
Материально-технические условия реализации программы:
Вид занятий: Интерактивная лекция, практическое занятие, семина
Требуемое ПО:
Операционная система: Windows XP SP3/7/8 и выше;
iOS 6.0 и выше;
Android 4.0 и выше;
MAC OS X 10.8,
Программное обеспечение: браузер Google Chrome;
аккаунт Google;
PyCharm;
OpenVINO™ toolkit.
Информационные ресуры
1) Модели искусственной психики для роботов и нейроимплантов - https://ai.mipt.ru/projects/modeli_iskusstvennoy_psikhiki_dlya_rob otov_i_neyroimplantov
2) Нейроморфные платформы - https://ai.mipt.ru/projects/neyromorfnye_platformy
3) Техническое зрение в радиодиапазоне - https://ai.mipt.ru/projects/tekhnicheskoe_zrenie_v_radiodiapazone
4) Речевая аналитика и голосовые роботы - https://ai.mipt.ru/projects/rechevaya_analitika_i_golosovye_roboty
5) Глоссарий.ру (служба тематических толковых словарей) - http://www.glossary.ru
Образовательные ресуры
1) Электронно-библиотечная система "IPRBooks" - http://www.iprbookshop.ru
2) Электронно-библиотечная система "Юрайт" - https://www.biblio-online.ru
3) Электронная библиотека "УМЦ ЖДТ" - http://www.umczdt.ru
4) Электронно-библиотечная система РГУПС - http://jirbis2.rgups.ru/jirbis2
5) Электронно-библиотечная система РГУПС - Электронно-библиотечная система РГУПС

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Технология развития критического мышления, технология проблемного обучения, кейс-технология, коммуникативные технологии, технология портфолио, перевернутый класс

Методические разработки

1. Важность наличия у вашего чатбота хорошей базы знаний (The importance of having a good knowledge base for your chatbot) URL: https://blog.kmslh.com/blog/5-reasons-chatbots-need-a-strong-knowledge-base
2. Дополнительные инструкции по написанию чатботов (Additional guides to writing chatbots) URL: https://apps.worldwritable.com/tutorials/chatbot/
3. Игровой питч: как подготовиться к презентации проекта URL: https://vc.ru/flood/29103-igrovoy-pitch-kak-podgotovitsya-k-prezentacii-proekta
4. Как сделать хороший питч: модель для сборки https://tceh.com/post/kak-sdelat-horoshij-pitch/
5. Определение намерений пользователя с помощью чатботов (Detecting intent using chatbots) URL: https://medium.com/@brijrajsingh/chat-bots-designing-intents-and-entities-for-your-nlp-models-35c385b7730d
6. Популярные во всем мире чатботы (Popular chatbots in the world) URL: https://www.wordstream.com/blog/ws/2017/10/04/chatbots
7. Сквозные технологии цифровой экономики URL: http://datascientist.one/skvoznye-texnologii-digital-economy/
8. Создание простого чатбота на основе NLP на языке Python (Building a simple NLP based chatbot in Python) URL: https://blog.eduonix.com/internet-of-things/simple-nlp-based-chatbot-python/
9. Создание простого чатбота на Python с нуля (с использованием NLTK) (Building a simple chatbot from scratch in Python (using NLTK) URL: https://medium.com/analytics-vidhya/building-a-simple-chatbot-in-python-using-nltk-7c8c8215ac6e

Материалы курса

Материалы модуля представлены в виде сверстанного курса на платформе МЭО.
Все слушатели получают авторизованный доступ к системе дистанционного обучения, расположенной в сети Интернет, к учебно-методическим материалам электронного курса, который является неотъемлемой частью программы.

Учебная литература

1. Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science. – БХВ-Петербург, 2018. 304 с.
2. Хобсон Лейн, Ханнес Макс Хапке, Коул Ховард. Обработка естественного языка в действии – СПб: Издательский дом «Питер», 2020. – 576 с.
3. Нишант Ш. Машинное обучение и TensorFlow. – СПб: Издательский дом «Питер», 2019. – 336 с.
4. Судхарсан Равичандиран Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи / Равичандиран Судхарсан. – СПб.: Питер, 2019. – 251 с.
5. Carney M. et al. Teachable machine: Approachable Web-based tool for exploring machine learning classification //Extended abstracts of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems. – 2020. – С. 1-8.
6. Awad E. et al. The moral machine experiment //Nature. – 2018. – Т. 563. – №. 7729. – С. 59-64.
7. Gorbachev Y. et al. OpenVINO deep learning workbench: Comprehensive analysis and tuning of neural networks inference //Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops. – 2019. – С. 0-0.
8. Харрисон М. Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python.: Пер. с англ. - СПб.: ООО "Диалектика", 2020 - 320 с.
9. Элбон К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: Пер. с англ. — СПб.: БХВ-Петербург, 2019. — 384 с.

Темы

Введение в разработку алгоритмов языка программирования Системы и технологии языка программирования Изучение сред разработки языка программирования Синтаксис языка Python Изучение библиотек random, math. Написание собственных функций для программирования на языке Изучение библиотек numpy, pandas, matplotlib для программирования на языке Изучение библиотеки SQLite и ее использование в программировании и создании алгоритмов Изучение библиотеки OpenCV для создания алгоритмов и программирования на языке. Работа с изображениями Работа с веб-камерой и видеопотоками в рамках использования библиотек для создания алгоритмов и программирования на языке Токенизация текстов в среде разработки Python Косинусное сходство в среде разработки Python Классификация и регрессия в среде разработки Python Кластеризация и уменьшение размерности в среде разработки Python Решение задач дискретного и непрерывного управления на примере сред библиотеки Gym в среде разработки Python
Лекции
2,00ч
Практические занятия
2,00ч
Самостоятельная работа
1,00ч
Всего
5,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
2,00ч
Самостоятельная работа
1,00ч
Всего
5,00ч
Практические занятия
2,00ч
Самостоятельная работа
2,00ч
Всего
4,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
4,00ч
Самостоятельная работа
2,00ч
Всего
8,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
4,00ч
Самостоятельная работа
2,00ч
Всего
8,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
4,00ч
Самостоятельная работа
4,00ч
Всего
10,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
6,00ч
Самостоятельная работа
2,00ч
Всего
10,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
6,00ч
Самостоятельная работа
2,00ч
Всего
10,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
4,00ч
Самостоятельная работа
4,00ч
Всего
10,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
4,00ч
Самостоятельная работа
2,00ч
Всего
8,00ч
Лекции
2,00ч
Практические занятия
6,00ч
Самостоятельная работа
4,00ч
Всего
12,00ч
Лекции
4,00ч
Практические занятия
10,00ч
Самостоятельная работа
5,00ч
Всего
19,00ч
Лекции
4,00ч
Практические занятия
10,00ч
Самостоятельная работа
6,00ч
Всего
20,00ч
Лекции
4,00ч
Практические занятия
10,00ч
Самостоятельная работа
6,00ч
Всего
20,00ч
Промежуточная аттестация 2,00 часа
ТЕСТ