Основы цифровой обработки сигналов

Цели и задачи дисциплины
Цель освоения дисциплины "Машинное обучение" состоит в развитии у студентов представления о методах и алгоритмах машинного обучения и его применении в интеллектуальных системах автоматизации в промышленности. Задачами курса является ознакомление студентов с задачами, принципами, методами и подходами машинного обучения, в том числе нейросетевого моделирования; приобретение ими теоретических знаний, и практических умений и навыков в области исследования задач анализа данных и их решения методами машинного обучения.
Краткое содержание дисциплины
В рамках курса рассматриваются ансамблевые алгоритмы и структура, методы построения и принципы функционирования нейронных сетей. В процессе освоения дисциплины практические навыки будут формироваться за счёт выполнения лабораторных работ. В течении семестра студенты выполняют семестровую работу. Вид промежуточной аттестации - дифференцированный зачёт.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.