Математические основы машинного обучения

2025/2026

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент электронной инженерии

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Иванов Федор Ильич, Котов Феодосий Игоревич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящен дополнительным аспектам и математическому аппарату применения машинного обучения. Рассматривается формализация основных задач машинного обучения, излагаются алгоритмы обучения для линейно разделимых обучающих выборок, методы градиентного спуска и его разновидности, метод обучения нейронных сетей, метод опорных векторов, ядерные методы машинного обучения, регрессионный анализ, метрические и вероятностные модели машинного обучения, логические модели машинного обучения.

Цель освоения дисциплины

ознакомление студентов с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения — а именно, с классами моделей (линейные, логические, нейросетевые), метриками качествами и подходами к подготовке данных

Планируемые результаты обучения

Владеет методами машинного обучения и популярными программными пакетами для решения практических задач машинного обучения.
Знает наиболее популярные направления исследований в машинном обучении.
Знает понятия и методы машинного обучения, которые могут быть полезны для дальнейшего изучения соответствующих дисциплин, а также для применения в профессиональной деятельности.
Умеет выбирать методы машинного обучения для решения задач в области профессиональной деятельности.