Проекты на основе машинного обучения

Основы машинного обучения
Подготовка данных. Валидация данных.
Версионность и размещение моделей
Мониторинг данных
Развертывание

Часов в программе

22,00 часа

лекции

48,00 часов

практика

34,00 часа

самостоятельная

6,00 часов

промежуточная аттестация

110,00 часов

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: лекция, практическая, СР, промежуточная аттестация
Требуемое ПО:
Компьютер должен соответствовать следующим техническим характеристикам: желаемое количество видеопамяти 1GB, оперативная память от 6GB;
скорость интернет-соединения от 2 MB, а для демонстрации экрана комфортная скорость 6-8 MB.

Информационные ресуры

1. Вебинар ру https://webinar.ru/
2. Miro https://miro.com/
3. Яндекс документы - https://docs.yandex.ru/docs
4. https://ru.pruffme.com/

Образовательные ресуры

Образовательная платформа АНО ВО Университета Иннополис https://learn.innopolis.university/

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

● лекции;
● практические занятия;
● самостоятельная работа;
● промежуточная аттестация

Методические разработки

Университет Иннополис обеспечен необходимым комплектом лицензионного программного обеспечения.
Каждый слушатель в течение всего периода обучения обеспечен индивидуальным неограниченным доступом к электронно-библиотечной системе (электронной библиотеке) и к электронной информационно-образовательной среде Университета ( https://learn.innopolis.university/). Электронно-библиотечная система и электронная информационно-образовательная среда обеспечивают возможность доступа, слушателя из любой точки, в которой имеется доступ к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» (далее - сеть «Интернет»), как на территории Университета, так и вне ее.
Также слушателям обеспечен доступ (удаленный доступ) к современным профессиональным базам данных и информационным справочным системам.

Материалы курса

Материалы модуля расположены на странице курса LMS https://learn.innopolis.university/

Учебная литература

1. Воронов В. И., Воронова Л. И., Усачев В. А. Data Mining – технологии обработки больших данных. Учебное пособие /В. И. Воронов, Л. И. Воронова, В.А. Усачев. – М.: Московский технический университет связи и информатики, 2018 г. - Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/81324.html;
2. Воронова, Л. И. Интеллектуальные базы данных [Электронный ресурс]: учебное пособие / Л. И. Воронова. — Электрон. текстовые данные. — М.: Московский технический университет связи и информатики, 2013. — 35 c. — 2227-8397. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/63324.html;
3. Мирошников, А. И. Архитектура систем управления базами данных [Электронный ресурс]: учебное пособие / А. И. Мирошников. — Электрон. текстовые данные. — Липецк: Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2018. — 94 c. — 978-5-88247-879-6. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/83189.html;
4. Молдованова, О. В. Информационные системы и базы данных [Электронный ресурс]: учебное пособие / О. В. Молдованова. — Электрон. текстовые данные. — Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2014. — 178 c. — 2227-8397. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/45470.html;
5. Мухина, Ю. Р. Управление данными. Ч. 2 [Электронный ресурс]: учебное пособие / Ю. Р. Мухина. — 2-е изд. — Электрон. текстовые данные. — Челябинск, Саратов: Южно-Уральский институт управления и экономики, Ай Пи Эр Медиа, 2019. — 144 c. — 978-5-4486-0710-3. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/81501.html;
6. Пальмов С. В. Интеллектуальный анализ данных [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Пальмов С. В.— Электрон. текстовые данные. — Самара: Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017.— 127 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/75376.html. — ЭБС «IPRbooks»;
7. Уэс Маккинли Python и анализ данных [Электронный ресурс]/ Уэс Маккинли— Электрон. текстовые данные.— Саратов: Профобразование, 2019.— 482 c.— Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/88752.html. — ЭБС «IPRbooks».
8. Внедрение на промышленных предприятиях информационных технологий поддержки жизненного цикла продукции : методические рекомендации / Л. В. Губич, М. Я. Ковалев, Н. И. Петкевич [и др.]. — Минск : Белорусская наука, 2012. — 190 c. — ISBN 978-985-08-1488-3. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/29432.html

Темы

Основы машинного обучения Подготовка данных. Валидация данных. Версионность и размещение моделей Мониторинг данных Развертывание

Лекции
4,00ч

Практические занятия
40,00ч

Самостоятельная работа
16,00ч

Всего
60,00ч

Промежуточная аттестация 6,00 часов

зачет в форме выполнения практического задания