Математическая статистика и основы машинного обучения Дисциплина[Б1-ЕНМ.Б.19]
031 Кафедра прикладной математики
Структура:
Семестр
Всего (ч) (Лекц / Практ. / Лаб.)
Аттестация
4
72 (30 / 30 / 0)
Зачет с оценкой
Итого
72 (30 / 30 / 0)
Зачет с оценкой
Компетенции:
ПК-2 - Способен понимать, применять и совершенствовать современный математический аппарат
ПК-5 - способен к разработке, реализации и оценке проектов научно-исследовательской и инновационной направленности
ПК-6 - Способен планировать работу и необходимые ресурсы, контролировать выполнение, оценивать результаты в области прикладной математики и информатики
ПК-8.4 - Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ.
ПК-8.5 - Способен применять статистические методы для анализа данных, валидации моделей машинного обучения и проведения экспериментов в области ИИ.
ПК-8.9 - Способен применять фундаментальные принципы и методы машинного обучения, включая подготовку данных, оценку качества моделей и работу с признаками.
ПК-8.10 - Способен применять классические алгоритмы машинного обучения с пониманием их математических основ и областей применения.
ПК-8.11 - Способен применять методы обучения без учителя для анализа данных и выявления скрытых закономерностей.
Задачи воспитания:
В18 - формирование ответственности за профессиональный выбор, профессиональное развитие и профессиональные решения
В19 - формирование научного мировоззрения, культуры поиска нестандартных научно-технических/практических решений, критического отношения к исследованиям лженаучного толка
В40 - формирование профессионально значимых установок: не производить, не копировать и не использовать программные и технические средства, не приобретённые на законных основаниях; не нарушать признанные нормы авторского права; не нарушать тайны передачи сообщений, не практиковать вскрытие информационных систем и сетей передачи данных; соблюдать конфиденциальность доверенной информации