Перейти к основному содержанию
Тел. : +7(812) 346-48-37 E-mail : kgsemenova@etu.ru
  • Вы используете гостевой доступ (Вход)
ЛЭТИ.VEC
  • Русский ‎(ru)‎
    Русский ‎(ru)‎ English ‎(en)‎ 简体中文 ‎(zh_cn)‎

    • Анализ данных в искусственном интеллекте (09.04.01, 2021)

    1. В начало
    2. Курсы
    3. Учебные курсы
    4. 09.04.01, 2021
    5. Анализ данных в искусственном интеллекте (09.04.01, 2021)
    6. Общее
    7. Презентации

    Презентации

      • DataScience_0.pptxDataScience_0.pptx
      • DataScience_1.pptxDataScience_1.pptx
      • DataScience_1(1).pptxDataScience_1(1).pptx
      • DataScience_1(2).pptxDataScience_1(2).pptx
      • DataScience_2.pptxDataScience_2.pptx
      • DataScience_3.pptxDataScience_3.pptx
      • DataScience_4.pptxDataScience_4.pptx
      • DataScience_5.pptxDataScience_5.pptx
      • DataScience_6.pptxDataScience_6.pptx
      • DataScience_7.pptxDataScience_7.pptx
      • DataScience_8.pptxDataScience_8.pptx
      • DataScience_9.pptxDataScience_9.pptx
      • DataScience_10.pptxDataScience_10.pptx
      • DataScience_11.pptxDataScience_11.pptx
    ◄ Фонд оценочных средств (итоговое тестирование)
    • Анализ данных в искусственном интеллекте (09.04.01, 2021)
    • Общее
    • Введение
    • Искусственный интеллект и машинное обучение
    • Сбор, хранение и подготовка данных. Дополнение данных, заполнение (удаление) пропущенных значений
    • Подготовка данных. Выявление аномалий в сырых данных, очистка данных от шума
    • Классификация
    • Кластеризация
    • Поиск ассоциативных правил
    • Аппроксимация, интерполяция и экстраполяция. Временные ряды: тренд, сезонность, шум. Прогнозирование
    • Корреляционный анализ
    • Регрессионнный анализ
    • Нейронные сети
    • Сверточные нейронные сети
    • Использование современной вычислительной базы в контексте решения задач Data Science (CUDA, GPU, FPGA, SoC). Современные программно-­аппаратные средства (MATLAB, Python, R, GPU)
    • Заключение
    • В начало
    • Календарь
    Academi

    Для студентов логин и пароль соответствуют логину и паролю в "Личном кабинете".
    После регистрации на сайте lk.etu.ru системам необходимо время для синхронизации.

    Убедительная просьба!
    Отправляя сообщения на электронный адрес, не забывайте указывать Ваши ФИО и номер группы.

    Инструкции по работе в системе

    • Инструкция ЛЭТИ по работе в системе Moodle
    • Инструкция по загрузке тестов
    • Копирование материалов из курса в курс
    • Настройка Moodle Proctor
    • Настройка Safe Exam Browser

    Связаться с нами

    Контакт для консультаций: Семенова Кристина Геннадьевна
    Телефон : +7(812) 346-48-37
    E-mail : kgsemenova@etu.ru

    Техническая поддержка: support_vec@etu.ru

    Сводка хранения данных
    Скачать мобильное приложение