сформировать у студентов базовые теоретические знания и практические навыки по машинному обучению, необходимые для анализа данных и построения интеллектуальных систем.
Целью дисциплины является приобретение знаний теоретического и прикладного характера, позволяющих осуществлять разработку и эксплуатацию современных систем баз данных.
Целью дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков применения численных методов для решения математических задач, возникающих в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.
Целью освоения дисциплины является фундаментальная математическая подготовка в области планирования, использования и систематизации статистических данных для обнаружения закономерностей в тех явлениях, в которых существенную роль играет случайность, а также для подготовки студентов к
Дать студентам системное представление о современных языках программирования (Rust, Go, Kotlin, TypeScript) и их экосистемах, сформировать практические навыки разработки надёжных, производительных и масштабируемых приложений для серверной обработки, распределённых систем, аналитики и
Цель дисциплины заключается в формировании у студентов глубоких знаний и практических навыков, необходимых для сбора, предобработки и предварительного анализа данных и эффективного применения статистических методов при подготовке датасетов в различных сферах.
Цель: сформировать у студентов глубокое понимание принципов построения, анализа и эффективного применения алгоритмов и структур данных, критически важных для проектирования, оптимизации и масштабирования систем машинного обучения, а также для работы с большими и сложными наборами дан
Цель: формирование у студентов системных знаний о современных компьютерных сетях, необходимых для эффективной организации, сопровождения и оптимизации сетевой инфраструктуры в задачах искусственного интеллекта.
Целью освоения дисциплины фундаментальная подготовка студентов в области построения и анализа вероятностных моделей, овладение современным математическим аппаратом теории вероятностей и случайных процессов для дальнейшего использования в задачах машинного обучения и искусственного ин
Цель дисциплины - добиться усвоения студентами теоретических основ базовых результатов и теорем специальных глав математики, основных математических приемов и правил решения различных математических задач на основе полученных теоретических знаний; обеспечить запросы других разделов м
