Перейти к основному содержанию
Боковая панель
Тел. : +7(812) 346-48-37
E-mail :
kgsemenova@etu.ru
Вы используете гостевой доступ (
Вход
)
Русский (ru)
Русский (ru)
English (en)
简体中文 (zh_cn)
Анализ данных в искусственном интеллекте (09.04.01, 2021)
В начало
Курсы
Учебные курсы
09.04.01, 2021
Анализ данных в искусственном интеллекте (09.04.01, 2021)
Общее
Методические указания к практическим занятиям
Методические указания к практическим занятиям
Отметить как выполненный
Нажмите на ссылку
Методические указания к практическим занятиям.docx
, чтобы просмотреть файл.
◄ Методические рекомендации к лекциям
Перейти на...
Перейти на...
Методические рекомендации к самостоятельной работе
Методические рекомендации к лекциям
Фонд оценочных средств (итоговое тестирование)
Презентации
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