Магистратура
2026/2027
Машинное обучение и нейросетевые технологии в игровой индустрии
Статус:
Курс обязательный (Цифровая инженерия для компьютерных игр)
Кто читает:
Департамент прикладной математики
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
24
Программа дисциплины
Аннотация
Курс предназначен для формирования знаний и навыков по программированию на языке Python и начальному анализу данных. В процессе обучения студенты изучат язык питон с начального уровня и научатся работать с данными (предобработка, анализ, интерпретирование результатов).
Цель освоения дисциплины
- Сформировать у студентов знания и навыки по основам машинного обучения и нейросетевых технологий с применением в среде разработки компьютерных игр Claw Engine.
Планируемые результаты обучения
- Уметь программировать на языке Python.
- Уметь применять методы машинного обучения для анализа данных и обучения нейросетей.
Содержание учебной дисциплины
- Язык программирования Python
- Работа с файлами. Построение графиков.
- Введение в машинное обучение
- Работа с данными
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 4th module0.2 * Экзамен + 0.2 * Работа на занятиях + 0.6 * Лабораторная работа
- 2027/2028 2nd module0.2 * Работа на занятиях + 0.2 * Экзамен + 0.6 * Лабораторная работа
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- A Tutorial on Machine Learning and Data Science Tools with Python. (2017). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.E5F82B62
- Прикладная линейная алгебра для исследователей данных : от ключевых концепций до приложений с использованием Python, Коэн, М. И., 2023
- Самое полное руководство по разработке Python в примерах от сообщества Stack Overflow : пер. с англ., , 2024
Рекомендуемая дополнительная литература
- Объектно-ориентированное программирование с помощью Python, Кальб, И., 2024