Ферганский филиал

Тематики практических занятии	Практические занят.
Задания, формырование выполнение
1	Введение в машинное обучение и его основные концепции, алгоритмы	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
2	Виды машинного обучения. Общие этапы процесса машинного обучения	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
3	Использование инструментов в машинном обучении Работа с программным обеспечением Matlab / Python.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
4	Задачи линейной регрессии с одной переменной и многими переменными и их программирование	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
5	Концепция логистической регрессии и их применение в машинном обучении	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
6	Линейная алгебра для машинного обучения. Программирование задач линейной алгебры.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
7	Алгоритмы классификации и их программирование в машинном обучении	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
8	Изучение и программирование алгоритмов обучения без учителя в машинном обучении	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
9	Современные программные средства для искусственных нейронных сетей	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
10	Искусственные нейронные сети. Создание простые нейронные сети.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
11	Алгоритмы прямого и обратного распределения нейронных сетей.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
12	Регулирование нейронных сетей.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
13	Нейронные сети на основе глубокого обучения	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
14	Архитектура и возможности коммутируемых нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей, автокодировщиков и других алгоритмов углубленного обучения.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
15	Применение нейронных сетей на основе углубленного обучения для решения практических задач, таких как распознавание речевых сигналов и классификация изображений.	2	Проведение анализа и подготовка документа по основным понятиям темы
	Всего	30