• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2025/2026

Нейронные сети и глубокое обучение

Статус: Курс обязательный (Прикладные нейросетевые технологии)
Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Блуменау Марк Ильич
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен изучению архитектуры и принципов работы искусственных нейронных сетей, обучению глубоким сетям и практическим аспектам их реализации. Студенты получат представление о базовых концепциях нейронных сетей, алгоритмах обучения, методах предотвращения переобучения и ключевых типах архитектур — сверточных сетях (CNN), рекуррентных сетях (RNN), моделях типа LSTM и VAE/GAN. Основное внимание уделяется применению глубокого обучения в анализе изображений, звукового сигнала, текста и временных рядов.