Основные концепции ИИ: обучение с учителем, обучение без учителя и нейронные сети. Основан на примерах экономических задач с использованием популярных библиотек машинного и глубинного обучения – ScikitLearn, Pytorch.
- Преподаватель: Фаиль Гафаров
- Преподаватель: Карен Григорян
- Преподаватель: Алсу Нурутдинова
Интеллектуальный анализ данных
Высшая школа информационных технологий и интеллектуальных систем
Направление: 09.04.04 - Программная инженерия
Учебный план: «Технологии разработки информационных систем» (очное, 2020)
Дисциплина: «Интеллектуальный анализ данных» (магистр, 2 курс, очное обучение)
Количество часов: 108 ч. (в том числе: лекции – 36, лабораторные работы – 36, самостоятельная работа – 72), форма контроля: дифференцированный зачет.
Аннотация: Основное внимание в ЭОР уделяется построению моделей машинного обучения на основе эконометрических данных. Приводятся краткие методические положения, включающие основные понятия, определения, формулы, технолгии. Рассмотрены примеры решения типовых задач, представлены процедуры, математический аппарат и программные средства решения задач машинного обучения
Темы:
1. Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в условиях цифровой экономики
2. Методы и технологии интеллектуального анализа данных в бизнесе
3. Этапы процесса "data mining" и основы прогнозного моделирования
4. Задачи и алгоритмы построения и оптимизации "деревьев решений"
5. Сфера применения и особенность предсказаний регрессионных моделей
6. Введение в выявление закономерностей и кластерный анализ
7. Оценка, сравнение и применение моделей
Авторы ЭОР:
Нурутдинова Алсу Рафаиловна, старший преподаватель кафедры Цифровые технологии в экономике, кандидат физико-математических наук,
Григорян Карен Альбертович, доцент кафедры Цифровые технологии в экономике, кандидат экономическихнаук,
тел.: (843) ____________, email: Nurutdinovaar@mail.ru. Дата начала эксплуатации: 1 сентября 2020 г.
- Преподаватель: Алсу Нурутдинова