Рейтинговые оценки и аналитика в спорте с применением алгоритмов

Рейтинговые оценки и аналитика в спорте с применением алгоритмов искусственного интеллекта

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: базируясь на основных научных положениях управленческой аналитики и практике искусственного интеллекта, сформировать у студентов целостное представление о процессе принятия решений в практике спортивной подготовки с учетом факторов, определяющих рейтинговые оценки результативности спортсмена, команды. Задачи: - ознакомиться с алгоритмами оценки, подбора данных и расчета рейтинга в спорте; виды рейтингов; критерии формирования спортивного рейтинга; современные статистические и рейтинговые платформы; опытом применения новых методов спортивной аналитики в построении прогнозных моделей в видах спорта; применять аналитические материалы для оценки рейтинга результативности спортсмена, команды для выработки прогноза успешности соревновательной деятельности, стратегических решений при подготовке спортсменов, команд; - владеть основными средствами разработки интеллектуальных систем, основанных на машинном обучении и анализе факторов, определяющих рейтинг спортсмена.

Краткое содержание дисциплины

Студенты получают практические навыки создания проекта на основе использования систем машинного обучения, искусственного интеллекта. Дисциплина, являясь междисциплинарной и включает: описание алгоритма разработки рейтинга, включая учет критериев оценки рейтинга, факторов, определяющих рейтинговые оценки спортсмена/команды, анализ динамики рейтинга и вероятных (типичных) сценариев его динамики, реализации разработанной системы рейтинга и его апробация. Студенты используют знания следующих дисциплин: Основы машинного обучения, Отечественные и зарубежные системы спортивной подготовки

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-1 Способен управлять проектами по созданию, поддержке и использованию аналитических систем в области физической культуры и спорта
ПК-7 Способен руководить проектами по созданию комплексных систем на основе аналитики больших данных в различных отраслях со стороны заказчика