• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

603093 Н.Новгород,ул. Родионова, 136

603095 Н.Новгород,ул. Львовская, 1В

603155 Н.Новгород,ул. Б.Печерская, д.25/12

Статья
Inpainting Semantic and Depth Features to Improve Visual Place Recognition in the Wild

Semenkov I., Karpov A., Savchenko A. et al.

IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 5163-5176.

Глава в книге
Facial Expression Recognition with Adaptive Frame Rate based on Multiple Testing Correction

Savchenko A.

In bk.: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning: Volume 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA. Vol. 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA. PMLR, 2023. P. 30119-30129.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Базы данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Базы данных» дает возможность студентам ознакомиться с фундаментальными понятиями баз данных, системами управления базами данных, а также с методами проектирования баз данных. Освоение данной дисциплины обеспечивает выпускнику получение высшего профессионально профилированного (на уровне бакалавра) образования и обладание перечисленными ниже общими и предметно-специализированными компетенциями. Они способствуют его социальной мобильности, устойчивости на рынке труда и успешной работе в самых разнообразных сферах (стратегическое планирование, аналитическая поддержка процессов принятия решений для управления предприятием и проч.)