Рабочая программа и аннотация
(2016 г.)
- NM_PI_27-04-16.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться
Методические рекомендации -
MR_NM_PI_27-04-16.pdf
Аннотация к рабочей программе дисциплины "Нейросетевые методы" Направление подготовки: 09.03.03 «Прикладная информатика» Направленность программы: Прикладная информатика в экономике Форма обучения: очная Присваиваемая квалификация (степень): бакалавр Год набора: 2016 1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель дисциплины "Нейросетевые методы" заключается в развитии у обучающихся способностей применять нейросетевые методы для решения прикладных задач. Задачи курса: -ознакомление с понятиями классификации и кластеризации образцов; -формирование навыков классификации, прогнозирование с помощью нейросетей; -формирование знаний о критериях управляемости системы; -развитие навыков применения многослойного перцептрона; -развитие навыков реализации обработки данных для применения нейросетевого подхода. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина "Нейросетевые методы" позволяет закрепить знания о нейросетях, отработать навыки классификации, апроксимации и прогнозирования с помощью нейросетевых методов. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в вариативную часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 3-м году обучения с трудоемкостью освоения - 4.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Связь с предшествующими дисциплинами: Для изучения дисциплины «Нейросетевые методы» обучающийся должен обладать знаниями по дисциплинам «Алгебра и геометрия», «Программирование», «Эконометрика». Связь с последующими дисциплинами: Компетенции, сформированные в результате освоения содержания дисциплины «Нейросетевые методы» необходимы для прохождения преддипломной, производственной практик, подготовки ВКР. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК 23 - Способность применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач.