Бакалавриат 2025/2026

Методы машинного обучения для анализа нейроданных

Статус: Курс обязательный (Когнитивная нейробиология)

Кто читает: Базовая кафедра Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Когда читается: 4-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Программа дисциплины

Аннотация

Семинар предназначен для студентов, аспирантов и специалистов, заинтересованных в применении современных методов машинного обучения к анализу и интерпретации данных, полученных из нейробиологии и смежных областей. В программе курса рассматриваются основные концепции и алгоритмы машинного обучения, включая как классические методы (регрессия, деревья решений, кластеризация), так и современные подходы (глубокое обучение, нейронные сети). Уделяется внимание особенностям работы с нейроданными, таким как многомерность, шум, неравномерное распределение и необходимость визуализации результатов. Студенты научатся готовить и обрабатывать нейроданные, разрабатывать и оценивать модели, а также применять полученные знания для решения практических задач в области нейробиологии и когнитивных наук. Семинар включает подготовку и обсуждение проектов по применению машинного обучения для анализа нейроданных, позволяющих закрепить теоретические знания на практике.