- Цели и задачи дисциплины
- Целью дисциплины является формирование базовых представлений, знаний и умений в области подготовки данных для машинного обучения. Основные задачи дисциплины: ознакомить студента с основными методами и подходами сбора и подготовки данных для машинного обучения, дать описание основных характеристик наборов данных, показать способы предварительной обработки данных.
- Краткое содержание дисциплины
- Изложение наиболее важных понятий, определений и методов работы с данными при подготовке датасетов для машинного обучения. В курс входят следующие разделы: математические основы, основы работы с изображениями и видео, основы работы с текстовыми данными, основы работы с аудио данными.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- Образование
- Учебный план 09.03.04, 2023, (4.0), Программная инженерия
- Подготовка данных для машинного обучения


