Разработка и применение методов машинного обучения

Модуль совершенствует профессиональную компетенцию ПК-4 "Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач"
Модуль включает в себя следующие темы:
Тема 1.1. Машинное обучение как ключевой компонент технологии искусственного интеллекта. Проекты в области искусственного интеллекта и их роль в экономике. Анализ требований и определение необходимых классов задач машинного обучения
Тема 1.2. Определение метрик оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей машинного обучения
Тема 1.3. Оценка и выбор используемых методов машинного обучения. Модели машинного обучения как часть проекта в области искусственного интеллекта
Промежуточная аттестация по модулю 1

Часов в программе

12,00 часов

лекции

12,00 часов

практика

8,00 часов

самостоятельная

6,00 часов

промежуточная аттестация

38,00 часов

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Интерактивная лекция, практическое занятие
Требуемое ПО:
Операционная система:
• Windows ХР SP3/7/8 и выше;
• iOS 6,0 и выше;
• Android 4,0 и выше;
• МАС OS Х 10.8
Программное обеспечение:
• браузер Google Chrome;
• MC Office или его аналоги.
• Python 3.8 или выше с установленными библиотеками, такими как NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn и TensorFlow

Информационные ресуры

1.СПС «КонсультантПлюс»: www.consultant.ru – Справочная правовая система «Консультант Плюс»
2. СПС «Гарант»: www.garant.ru – Справочно-Правовая Система
3. Университетская информационная система России. УИС РОССИЯ: http://www.cir.ru
4. Электронная библиотека «eLibrary»: www.eLibrary.ru
5. Электронная библиотечная система «Университетская библиотека онлайн»: http://biblioclub.ru 6. Электронная библиотечная система издательства «Юрайт»: http://www.biblio-online.ru
7. Национальный цифровой ресурс «Руконт» ЭБС www.rucont.ru

Образовательные ресуры

Учебные материалы электронного курса, расположенного в системе дистанционного обучения ООО «Мобильное электронное образование» https://kod.mob-edu.ru/course/view.php?id=189

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Метод проектов, метод кейсов, смешанное обучение, модульное обучение

Методические разработки

Колмогорова, С. С. Основы искусственного интеллекта : учебное пособие для студентов / С. С. Колмогорова. — Санкт-Петербург: СПбГЛТУ, 2022.

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. Аршинский, Л. В. Методы и алгоритмы искусственного интеллекта: учебное пособие / Л. В. Аршинский, Т. К. Кириллова. — Иркутск: ИрГУПС, 2022.
2. Квон, Д. А. Философия и методология искусственного интеллекта: учебное пособие / Д. А. Квон, Т. П. Павлова, И. В. Цвык ; под редакцией Т. П. Павловой. — Москва: МАИ, 2022.

Темы

Машинное обучение как ключевой компонент технологии искусственного интеллекта. Проекты в области искусственного интеллекта и их роль в экономике. Анализ требований и определение необходимых классов задач машинного обучения Определение метрик оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей машинного обучения Оценка и выбор используемых методов машинного обучения. Модели машинного обучения как часть проекта в области искусственного интеллекта

Лекции
4,00ч

Практические занятия
4,00ч

Самостоятельная работа
4,00ч

Всего
12,00ч

Промежуточная аттестация 6,00 часов

Решение практико-ориентированных задач (кейсов)