Наименование компетенции ФГОС ВО	Планируемые результаты освоения образовательной программы
Универсальные компетенции

Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач (УК-1)	принципы использования системного подхода алгоритмы принятия решения (в том числе, методики постановки задачи, моделирования, выбора и принятия решения) находить, критически анализировать и выбирать информацию, необходимую для решения поставленной задачи анализировать задачу, выделяя этапы ее решения, действия по решению задачи грамотно, логично, аргументированно формировать собственные суждения и оценки определять и оценивать практические последствия возможных решений задачи навыками применения системного подхода для оценки современных научных достижений и принятия решений в социальной и профессиональной деятельности

Способен управлять своим временем, выстраивать и реализовывать траекторию саморазвития на основе принципов образования в течение всей жизни (УК-6)	сущность личности и индивидуальности, структуру личности и движущие силы ее развития технологии проектирования и реализации траектории саморазвития способы управления своим временем определять свои личные ресурсы, возможности и ограничения для достижения поставленной цели критически оценивать эффективность использования времени и других ресурсов при решении поставленных задач, а также относительно полученного результата управлять индивидуальной траекторией саморазвития и образования планировать перспективные цели саморазвития с учетом условий, средств, личностных возможностей, этапов карьерного роста и перспектив развития рынка труда приемами эффективного целеполагания приемами проектирования и организации траектории саморазвития с учетом условий, средств, личностных возможностей, этапов карьерного роста, временной перспективы развития деятельности и требований рынка труда

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
4
Контактная работа (всего)	16	16
Лекционные занятия	6	6
Практические занятия	10	10
Самостоятельная работа	56	56
Всего, часов/зачетных единиц	72 / 2	72 / 2

Показаны записи 1-4 из 4.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	Лек	ПР	СР
Введение, основные понятия анализа данных	Введение в машинное обучение и анализ данных. Анализ данных в различных прикладных областях. Основные определения. Этапы анализа данных. Постановка задач машинного обучения. Примеры прикладных задач и их типы: классификация, регрессия, ранжирование, кластеризация, поиск структуры в данных.	18	2	2	14
Логические методы анализа данных	Логические методы и их интерпретируемость. Простейший пример: список решений. Пример решающего списка для задачи фильтрации нежелательных сообщений. Деревья решений. Проблема построения оптимального дерева решений. Жадный алгоритм, основные его параметры. Построение деревьев решений. Критерий ветвления. Выбор оптимального разбиения в задачах регрессии. Сложности выбора разбиения в задаче классификации. Примеры критериев: энтропийный (прирост информации), Джини и их модификации. Критерии завершения построения. Регуляризация и стрижка деревьев.	18	2	2	14
Особенности реальных данных	Неполнота и противоречивость. Шумы и выбросы в данных. Методы поиска выбросов. Пропуски в данных, методы их восстановления. Несбалансированные выборки: проблемы и методы борьбы. Задача отбора признаков, примеры подходов.	18	2	2	14
Кластеризация данных и нейронные сети	Простые эвристические подходы. Алгоритм K-Means. Проблема устойчивости результатов и важность грамотной инициализации, алгоритм K-Means++. Выбор числа кластеров. Оценка качества кластеризации. Типичные задачи. Алгоритм обратного распространения ошибки. Блоки нейронной сети. Архитектуры современных нейронных сетей. Типы нейронных сетей для различных видов данных. Нейронные сети для анализа изображений и видео.	18	0	4	14

1) Макшанов, А. В. Технологии интеллектуального анализа данных [Электронный ресурс] : учеб. пособие / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев. – Санкт-Петербург : Лань, 2022. – Добавлено: 22.07.2022. – Проверено: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-8114-4493-9. - URL: https://e.lanbook.com/book/206711.
2) Холодная, Марина Александровна. Психология интеллекта. Парадоксы исследования [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / М. А. Холодная. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 15.12.2022. – Проверено: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-07365-2. - URL: https://urait.ru/book/psihologiya-intellekta-paradoksy-issledovaniya-516242.
3) Павлов, Леонид Александрович. Структуры и алгоритмы обработки данных [Электронный ресурс] : учебник / Л. А. Павлов, Н. В. Первова. – Санкт-Петербург ; Москва ; Краснодар : Лань, 2021. – Добавлено: 24.10.2022. – Проверено: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-8114-7259-8. - URL: https://e.lanbook.com/book/156929.

1) Бессмертный, Игорь Александрович. Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / И. А. Бессмертный, А. Б. Нугуманова, А. В. Платонов. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 23.10.2023. – Проверено: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-01042-8. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-511999.
2) Попова, Светлана Александровна. Цифровая образовательная среда: исходные понятия и концептуальное проектирование [Электронный ресурс] : монография / С. А. Попова. – Москва : Ин-т мировых цивилизаций, 2021. – Добавлено: 29.03.2022. – Проверено: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС IPR SMART по паролю. – ISBN 978-5-907445-63-5. - URL: https://www.iprbookshop.ru/119091.html.
3) Цифровая педагогика: технологии и методы [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Н. В. Соловова, Д. С. Дмитриев, Н. В. Суханкина, Д. С. Дмитриева. – Самара : Самар. ун-т, 2020. – Добавлено: 30.03.2022. – Проверено: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС Университетская библиотека ONLINE по паролю. – ISBN 978-5-7883-1483-9. - URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=611255.
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: 22.02.2024. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-14916-6. - URL: https://urait.ru/book/sistemy-iskusstvennogo-intellekta-519916.

Показаны записи 1-2 из 2.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для проведения занятий лекционного типа	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», мультимедийная аппаратура, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации
Аудитория для практической работы	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», мультимедийная аппаратура, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация