Машинне навчання

Спеціальність: Комп'ютерні науки (освітньо-наукова програма)
Код дисципліни: 7.122.04.O.68
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Бойко Н.І.
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання: знати: області застосування і основні прикладні аспекти машинного навчання; основні поняття та принципи роботи штучних нейронних мереж; постановку задачі та основні методи обробки природної мови; вміти: грамотно формулювати постановку задач, що виникають у практичній діяльності, для їх розв’язання за допомогою методів машинного навчання; проводити аналіз конкретної задачі для вибору найкращого методу машинного навчання для її розв'язку; проводити аналіз та синтез інформативних ознак; проводити аналіз роботи методів машинного навчання з виявленням їх сильних і слабких сторін
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Дискретна математика Математичний аналіз Лінійна алгебра Теорія ймовірності Математична статистика
Короткий зміст навчальної програми: Мета вивчення дисципліни полягає у отриманні необхідних знань і набутті практичних умінь і навичок застосування широкого кола методів та алгоритмів аналізу інформації у контексті машинного сприйняття та навчання для розуміння питань побудови, функціювання та експлуатації комп’ютерних систем та мереж, а також різних систем обробки інформації та керування на їх основі.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль (ПК) Лабораторні роботи 40 балів Екзаменаційний контроль Письмова компонента 60 балів Усна компонента Разом 100 балів
Рекомендована література: Stephen Marsland. Machine Learning). Лінійна: An Alg). Лінійнаorithmic Perspective, 452 р., 2015. Ethem Alpaydin. Introduction To Machine Learning). Лінійна, 584 p., 2009. Tom M. Mitchell. Machine Learning). Лінійна [http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html] Yaser S. Abu-Mostafa. Learning). Лінійна from data, 215 p., 2017