Искусственные нейронные сети

УМКД дисциплины

Аннотация

1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель - ознакомление магистров с современными подходами к созданию и использованию нейронных сетей глубокого обучения при решении профессиональных задач. Задачи: 1) дать представление о классификацию видов и архитектур искусственных нейронных сетей (НС); принципам и методам обучения НС; 2) сформировать умения создавать модели нейронных сетей; 3) сформировать навыки исследования созданных моделей нейронных сетей. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины В дисциплине представлены перспективные исследования в области теории нейронных сетей, рассматриваются принципы построения нейронных сетей глубокого обучения и их «настройка». Рассматриваются примеры построения нейросетей для решения задач обработки естественно-языковой информации. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в формируемую часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 4-м году обучения с трудоемкостью освоения - 4.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Предшествующие дисциплины: методы математической статистики в научных исследованиях, интеллектуальный анализ данных, системы искусственного интеллекта. Последующие дисциплины: Машинное обучение в цифровой экономике. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК-2 - Способность проводить под научным руководством исследование на основе существующих методов в конкретной области профессиональной деятельности. ПК-3 - Способен решать задачи в области развития науки, техники и технологии с учетом нормативного правового регулирования в сфере интеллектуальной собственности. УК-1 - Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач.