Основы машинного обучения

Цели и задачи дисциплины

Целями освоения дисциплины являются ознакомление с базовыми понятиями машинного обучения, изучение основных алгоритмов машинного обучения и особенностей их применения.

Краткое содержание дисциплины

В рамках освоения дисциплины будут получены основы работы в Python по применению алгоритмов и методов машинного обучения для решения практических, математических и аналитических задач. Будут изучены основные алгоритмы машинного обучения. Будут приобретены навыки применения алгоритмов и методов машинного обучения при разработке компьютерных программ.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-4 Способен руководить проектами по созданию систем искусственного интеллекта с применением новых методов и алгоритмов машинного обучения со стороны заказчика
ПК-5 Способен адаптировать и применять методы и алгоритмы машинного обучения для решения прикладных задач в различных предметных областях
ПК-7 Способен руководить проектами по созданию комплексных систем на основе аналитики больших данных в различных отраслях со стороны заказчика