Machine Learning: Theory and Application

Описание программы

Курс знакомит студентов с основами программирования на Python и его применения в области машинного обучения, с акцентом на решения для промышленной автоматизации.

Трудоемкость освоения программы: 4/144 (кредитов ECTS/часов).

Цель программы: получение навыков, необходимых для проектирования решений на базе алгоритмов машинного обучения для задач автоматизации производства.

Задачи курса:

  • Получение базовых знаний языка и навыков программирования Python, необходимых для построения моделей ML;
  • Получение базовых знаний по теории машинного обучения, необходимых для построения моделей;
  • Получение навыков построения решений на базе алгоритмов машинного обучения (предобработка исходных данных, разработка модели ML, валидация моделей) на языке Python с использованием библиотек Numpy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn;
  • Получение базовых знаний о применении алгоритмов машинного обучения для задач автоматизации производства и получение навыков необходимых для разработки таких алгоритмов.

В результате освоения программы у учащихся будут сформированы базовые умения по обработке данных на языке Python, выбору алгоритмов машинного обучения исходя из задачи и набора данных, валидации моделей, разработке моделей и применения машинного обучения для реализации адаптивного управления.