Курс фокусується на формуванні теоретичних знань та практичних навичок щодо інтелектуалізації процесу прийняття рішень у складних системах, використання штучного інтелекту та машинного навчання, оволодіння студентами інструментарієм, моделями і методами машинного навчання. Особливу увагу приділено наступним питанням: аналіз даних на основі дерев рішень, випадковий ліс та бустінг, нейромережі в задачах прийняття рішень, глибоке навчання, характеристика існуючих архітектур нейромереж, кластерізація даних, проблемна спеціалізація нейромереж для вирішення прикладних завдань у різних сферах. Пропонується поєднання теоретичних принципів машинного навчання з практичним підходом до написання коду для повного розуміння теорії машинного навчання і реалізація за допомогою Python та хмарних платформ штучного інтелекту
- Teacher: Прохоров Олександр