Практические задачи машинного обучения

Преподаватель: Денис Симагин. Выпускник ФКН, разработчик в команде Яндекс.Карты.

Факультатив познакомит слушателя с задачами машинного обучения. Курс носит прикладной характер —он предполагает введение базовых понятий для трех разделов: обучение с учителем, обучение с подкреплением и обучение без учителя. Современные модели и подходы обучения будут рассмотрены сквозь призму решения реальных проблем. Будет проведено подробное сравнение популярных библиотек и инструментов, а для закрепления материала будет предложено обучить модели для упрощенных задач.

Курс сформирует понимание, в какую сторону сейчас развивается машинное обучение и, возможно, поможет определиться с направлением для дальнейших исследований.

Для прохождения понадобится стандартная математическая база, знания теории вероятностей и навык разработки на Python3.

Необходимо рассчитывать на интенсивную самостоятельную работу.
Программа

Расписание:
по четвергам с 16.40 до 19.30
24.01 - ауд. 317
с 31.01 по 21.03 - ауд. 622 - 3 модуль
28.02 - аудитория 219 (один раз)
с 04.04 по 13.06 - ауд. 622 - 4 модуль
16 мая - в ауд. 435