Наименование компетенции ФГОС ВО	Индикаторы достижения компетенций
Способен применять методы системного анализа и моделирования для анализа и автоматизации бизнес-процессов предприятия (ПК-4.2)	Знаний: методики описания и моделирования бизнес-процессов средства моделирования бизнес-процессов основы реинжиниринга и автоматизации бизнес-процессов предприятия Умений: выбирать инструменты и методы моделирования и автоматизации бизнес-процессов Навыков: владеет навыками бизнес-аналитики эффективности процессов предприятия
Способен выполнять деятельность по сбору, хранению и аналитике данных для поддержки рыночной стратегии предприятия (ПК-4.3)	Знаний: основные способы хранения , предварительной обработки данных и методы аналитики данных, связанных с рынком Умений: формулировать задачи аналитических исследований и выполнять интерпретацию аналитических результатов, полученных с помощью прикладных программных пакетов Навыков: навыками использования основных аналитических инструментов (пакетов статистического анализа, платформ бизнес-аналитики) в исследованиях рынков

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
2
Контактная работа (всего)	32	32
Лабораторные занятия	20	20
Практические занятия	12	12
Самостоятельная работа	76	76
Всего, часов/зачетных единиц	108 / 3	108 / 3

Показаны записи 1-5 из 5.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	ПР	Лаб	СР
Генеративное моделирование	Основа для генеративного моделирования. Генеративное и дискриминативное моделирование. Вероятностные генеративные модели. Наивная байесовская параметрическая модель. Сложности генеративного моделирования	21	2	4	15
Глубокое обучение	Глубокие нейронные сети. Основные фреймворки модилирования и обучения глубоких нейронных сетей: Keras и TensorFlow. Сверточные нейронные сети: архитекура и обучение.	23	4	4	15
Вариационные автокодировщики	Автокодировщики. Декодировщик. Слои обратной свертки. Объединение кодировщика и декодировщика. Анализ автокодировщика. Конструирование вариационного автокодировщика. Арифметика скрытого пространства.	21	2	4	15
Генеративно-состязательные сети	Введение в генеративно-состязательные сети. Дискриминатор, генератор. Обучение генеративно-состязательной сети. Проблемы генеративно-состязательных сетей.	21	2	4	15
Применение генеративных нейронных сетей	Применения генеративных состязательных нейросетей в создании изображений. Анализ модели нейронного переноса стиля. Литературное творчество. Сети с долгой краткосрочной памятью. Архитектура модели LSTM. Многослойные рекуррентные сети. Трансформеры	22	2	4	16

1) Волкова, Виолетта Николаевна. Теория информационных процессов и систем [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / В. Н. Волкова. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 07.10.2025. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-05621-1. - URL: https://urait.ru/bcode/536108.
2) Станкевич, Лев Александрович. Интеллектуальные системы и технологии [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / Л. А. Станкевич. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-16238-7. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-i-tehnologii-536688.
3) Ростовцев, Владимир Сергеевич. Искусственные нейронные сети [Электронный ресурс] : учебник / В. С. Ростовцев. – Санкт-Петербург ; Москва ; Краснодар : Лань, 2024. – Добавлено: 14.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-507-46446-3. - URL: https://e.lanbook.com/book/364517.

1) Горбаченко, Владимир Иванович. Интеллектуальные системы: нечеткие системы и сети [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / В. И. Горбаченко, Б. С. Ахметов, О. Ю. Кузнецова. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-08359-0. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-nechetkie-sistemy-i-seti-539202.
2) Ясницкий, Леонид Нахимович. Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учебник / Л. Н. Ясницкий. – Москва : Лаборатория знаний, 2020. – (Учебник для высшей школы). – Добавлено: 29.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-00101-897-1. - URL: https://e.lanbook.com/book/151510.
3) Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных [Электронный ресурс] : монография / И. Ю. Парамонов, В. А. Смагин, Н. Е. Косых, А. Д. Хомоненко ; под ред. В. А. Смагина, А. Д. Хомоненко. – Санкт-Петербург ; Москва ; Краснодар : Лань, 2020. – (Учебники для вузов. Специальная литература). – Добавлено: 30.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-8114-4006-1. - URL: https://e.lanbook.com/book/126938.
4) Воронов, Михаил Владимирович. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 13.06.2023. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-14916-6. - URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta-519916.
5) Заболотникова, Виктория Сергеевна. Методы искусственных нейронных сетей и нечеткие вычисления в управлении социальными и экономическими системами : учеб. пособие / В. С. Заболотникова ; Департамент образования и науки г. Москвы, Гос. автоном. образоват. учреждение высш. образования г. Москвы "Моск. гор. пед. ун-т" (ГАОУ ВО МГПУ), Ин-т цифровых технологий, Департамент информатизации образования ; рец. : Л. А. Пономарева, Е. Н. Павличева. – Москва : МГПУ, 2022. – 81 с. : ил., табл. – Библиогр.: с. 80–81. – ISBN 978-5-243-00680-4. - URL: https://resources.mgpu.ru/showlibraryurl.php?docid=546060&foldername=fulltexts&filename=546060.pdf.

Показаны записи 1-3 из 3.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для практической работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Аудитория для лабораторной работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Помещение для самостоятельной работы	Компьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация