Подпишитесь на телеграмм-канал про ИИ в образовании: Егошин | Кеды профессора
Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
Записанные лекции
Трудоустройство
Трудоустройство
Отсутствует
Зач. единицы
Зач. единицы
2

Стоимость курса

бесплатно
нет рассрочки

Машинное обучение – раздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения моделей и алгоритмов, способных обучаться. Методы машинного обучения используются при решении широкого круга прикладных задач, для которых разработка явного алгоритма решения затруднительна или невозможна. И этот круг задач постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении.

Курс «Машинное обучение» посвящен изучению одного из наиболее популярных разделов машинного обучения – машинного обучения с учителем. Приводятся краткая история и парадигмы машинного обучения, основные принципы машинного обучения с учителем, рассматриваются постановки задач регрессии и классификации, используемые для их решения модели, методы обучения и оценки качества  обученных моделей, рассматриваются особенности организации процесса обучения с учителем и применения методов машинного обучения для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических выкладок. Для изучения данного курса требуются знания университетских курсов математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. Желательны базовые знания методов оптимизации и прикладного статистического анализа данных.

Курс ориентирован на студентов и аспирантов, обучающихся по направлению Прикладная математика и информатика, а также на исследователей, интересующиеся наукой о данных и применяющих машинное обучение и статистические методы в своей научной и практической деятельности.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
3
Анализ данных
4
Инструменты машинного обучения
5
Парадигмы машинного обучения

Вас будут обучать

К.н.т., доцент Должность: доцент НИЯУ МИФИ

Образовательная организация

НИЯУ МИФИ – один из лучших национальных университетов, осуществляющих подготовку элитных специалистов для атомной сферы, науки, ИТ и других высокотехнологичных секторов экономики России.

Миссия университета - генерация, распространение, применение и сохранение научных знаний в интересах решения глобальных проблем XXI века.

НИЯУ МИФИ – признанный лидер в прорывных направлениях:

- ядерные исследования и технологии;

- лазерные, плазменные и пучковые технологии;

- СВЧ-наноэлектроника;

- нанобиотехнологии, биомедицина и медицинская физика;

- информационные технологии.

Университет развивает перспективные направления:

- космические исследования и технологии;

- управляемый термоядерный синтез;

- материалы для ядерного и космического применения.

Уникальные преимущества образования в НИЯУ МИФИ:

- Уникальные образовательные программы, ориентированные на профессии будущего и перспективные научные направления

- Обучение в сотрудничестве с ведущими мировыми корпорациями и крупными научными центрами мира

- Собственные современные уникальные экспериментальные установки и центры

- Стажировки студентов в ведущих научных центрах и лабораториях мира, участие в международных научноисследовательских и инновационных проектах, экспериментах Mega science. Среди них ATLAS, ALIСE, CMS в CERN; FAIR, XFEL в DESY (Германия); ITER (Франция); ICECUBE, PAMELA (Италия); STAR и PHENIX (США); T2K (Япония).

- Модульность, междисциплинарность и индивидуализация обучения

- Соответствие образовательных программ международным стандартам инженерного образования

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Module 1. Introduction.

Lesson 1. What is Machine Learning?

Lesson 2. Machine Learning and Data Science.

Lesson 3. Machine Learning Milestones.

Lesson 4. Machine Learning Pipeline.

Lesson 5. Supervised and unsupervised learning.

Lesson 6. Other machine learning paradigms.

Module 2. Supervised Learning. Basic principles.

Lesson 1. Inductive bias and generalization.

Lesson 2. Loss function and empirical risk.

Lesson 3. Cross-validation techniques.

Lesson 4. Regression.

Module 3. Supervised Learning. Classification Problem.

Lesson 1. Loss functions in classification.

Lesson 2. Statistical view to empirical risk minimization.

Lesson 3. Confusion matrix based measures.

Lesson 4. ROC curve.

Lesson 5. PR curve.

Lesson 6. ECOC method.

Lesson 7. Multiclass performance measures.

Module 4. Bayesian Classification.

Lesson 1. Bayesian decision rule.

Lesson 2. Density estimation in Bayesian classification.

Lesson 3. Normal Bayes classifier.

Lesson 4. Normal Bayes classifier with shared covariance matrix.

Lesson 5. 2-D Normal Bayesian classification.

Lesson 6. Bayes classifier for discrete features.

Lesson 7. Non-parametric density estimation and kernel functions.

Lesson 8. Kernel density estimation.

Рейтинг курса

4.2
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 22.12.2024 01:44
Машинное обучение

Машинное обучение

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями