• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Selected Data Analysis Topics

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))
Course type:
Compulsory course
When:
3 year, 3 module

Instructor


Shimko, Aleksei

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина "Избранные вопросы анализа данных" предназначена для развития знаний и практических навыков студентов по анализу данных. Дисциплина является продолжением дисциплины "анализ данных". Темы для изучения отбираются преподавателем. Среди прочих вопросов предполагается развитие таких методов машинного обучения, как деревья решений в задачах классификации и сверточные нейронные сети..
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Избранные вопросы анализа данных» является получение высшего профессионально профилированного (на уровне бакалавра) образования, позволяющего выпускнику успешно работать в избранной сфере деятельности, обладать универсальными и предметно-специализированными компетенциями, способствующими его социальной мобильности и устойчивости на рынке труда.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знакомство с нейронными сетями
  • Знание известных архитектур классификации изображений
  • Знание последних результатов в области глубокого обучения
  • Понимание математических основ алгоритма обратного распространения ошибок
  • Понимание уязвимых мест нейронных сетей и возможных проблем в их работе
  • Понимание целей использования свёрточных и рекуррентных слоёв нейронной сети
  • Умение создавать архитектуры нейронных сетей и настраивать их для поставленных целей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Нейронные сети: основы
  • Нейронные сети: настройка
  • Архитектуры нейронных сетей
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Экзамен
    Demo day
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 3rd module
    0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.1 * Домашняя работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Барский, А. Б. Введение в нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 358 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100684 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Графовые нейронные сети на Python, Лабонн, М., 2025
  • Искусственные нейронные сети. Практикум : учебное пособие / Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова, В. Б. Мельников [и др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва : КноРус, 2024. — 381 с. — ISBN 978-5-406-12340-9. — URL: https://book.ru/book/951505 (дата обращения: 03.04.2025). — Текст : электронный.
  • Нейронные сети. Полный курс : пер. с англ., Хайкин, С., 2018
  • Эволюционное глубокое обучение : генетические алгоритмы и нейронные сети, Лэнхэм, М., 2024

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Искусственные нейронные сети : учебник / В. В. Цехановский, Е. Ю. Бутырский, Н. А. Жукова [и др.] ; под ред. В. В. Цехановского. — Москва : КноРус, 2023. — 350 с. — ISBN 978-5-406-10678-5. — URL: https://book.ru/book/947113 (дата обращения: 03.04.2025). — Текст : электронный.
  • Нейронные сети : полный курс, Хайкин, С., 2006

Авторы

  • Шимко Алексей Андреевич
  • Калягин Валерий Александрович