Программные средства для задач искусственного интеллекта

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: освоить методы и способы анализа данных с использованием языков программирования для решения различных научных и практических задач. Задачи: познакомиться с различными видами анализа данных (описательная статистика, визуализация, корреляционный и регрессионный анализ, метод главных компонент, кластерный анализ, классификация) научиться на практике проводить анализ данных и решать задачи машинного обучения с использованием библиотек языка программирования R;

Краткое содержание дисциплины

В данном курсе используется язык программирования R - работа осуществляется в онлайн-среде Google Colab. Изучаются возможности использования библиотек и модулей R для анализа данных и решения задач машинного обучения. Рассматриваются функции и методы языка R для статистического анализа и визуализации данных. Большое внимание уделяется реализации оценки числовых характеристик, проверке статистических гипотез. Изучаются возможности проведения корреляционного и регрессионного анализа. Приводятся примеры использования метода главных компонент, кластерного анализа и классификации.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-3 Способен разрабатывать и модернизировать программное и аппаратное обеспечение технологий и систем искусственного интеллекта с учетом требований информационной безопасности в различных предметных областях