Наименование компетенции ФГОС ВО	Индикаторы достижения компетенций
Способен разбираться в работе системного программного обеспечения, дописывать фрагменты и производить отладку системного программного обеспечения (ПК-2.3)	Знаний: языки программирования алгоритмы функционирования разрабатываемых программных продуктов основные приемы разработки прикладного программного обеспечения методы описания прикладных процессов принципы разработки системного программного обеспечения принципы организации баз данных Умений: разрабатывать драйверы программного продукта адаптировать прикладное программное обеспечение под конкретный вид задач описывать алгоритмы работы и технологии, применяемые в прикладном программном обеспечении реализовывать алгоритмическую структуру локального прикладного программного продукта в современной среде разработки проектировать базы данных и формировать запросы к ним Навыков: навыками создания системного программного обеспечения способами отладки системного программного обеспечения

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
3
Контактная работа (всего)	26	26
Лекционные занятия	10	10
Лабораторные занятия	16	16
Самостоятельная работа	82	82
Всего, часов/зачетных единиц	108 / 3	108 / 3

Показаны записи 1-6 из 6.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	Лек	Лаб	СР
Введение в машинное обучение	Программный инструментарий для машинного обучения: библиотеки, среды разработки. Постановки основных классов задач в машинном обучении. Обучение с учителем (supervised learning): регрессия и классификация; обучение без учителя (unsupervised learning): кластеризация, снижение размерности; обучение с подкреплением. Датасеты. Признаки. Работа с матрицами. Структуры хранения данных в Pandas и работа с массивами данных.	18	2	2	14
Линейные модели	Градиентный спуск, методы оценивания градиента. Функции потерь. Метрики качества регрессии. Линейная регрессия, метод наименьших квадратов и максимизация правдоподобия. Теорема Гаусса-Маркова. Регуляризация.	18	2	2	14
Признаковые представления	Кросс-валидация: тонкости (отбор переменных, переобучение на валидационное множество). Оценки ожидаемой ошибки для линейной регрессии: AIC и другие. L1 и L2 регуляризация. Методы отбора признаков. Анализ главных компонент (PCA). Ядровые методы. Ядра и спрямляющие пространства, методы их построения. Операции в спрямляющих пространствах.	16	2	2	12
Решающие деревья и композиции	Ограничения линейных методов (пример: XOR). Решающие деревья. CART. Ансамбли. Бутстреп. Бэггинг. Случайный лес. AdaBoost, градиентный бустинг. XGBoost.	20	2	4	14
Нейронные сети	Нейронные сети: общая архитектура. Реализация XOR с помощью трёх персептронов. Теорема об универсальной аппроксимации. Многослойные сети. Обратное распространение ошибки. Стохастический градиентный спуск. Нейронные сети в обработке изображений. Фильтры. Сверточные слои. Нейронные сети и обучение представлений. Обработка последовательностей. Рекуррентные нейронные сети.	20	2	4	14
Кластеризация и методы снижения размерности	Метод k-средних (K-means). EM-алгоритм. Алгоритм кластерной иерархии. Метод главных компонент. Визуализация. Управление случайностью и параметр random state.	16	0	2	14

1) Гасанов, Эльяр Эльдарович. Интеллектуальные системы. Теория хранения и поиска информации [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / Э. Э. Гасанов, В. Б. Кудрявцев. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 19.04.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-08684-3. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-teoriya-hraneniya-i-poiska-informacii-537938.
2) Бессмертный, Игорь Александрович. Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / И. А. Бессмертный, А. Б. Нугуманова, А. В. Платонов. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-01042-8. - URL: https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-537001.
3) Платонов, Алексей Владимирович. Машинное обучение [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / А. В. Платонов. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 20.10.2023. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-15561-7. - URL: https://urait.ru/bcode/520544.

1) Загорулько, Юрий Алексеевич. Искусственный интеллект. Инженерия знаний [Электронный ресурс] : учеб. пособие для вузов / Ю. А. Загорулько, Г. Б. Загорулько. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 15.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-07198-6. - URL: https://urait.ru/book/iskusstvennyy-intellekt-inzheneriya-znaniy-540987.
2) Одинцов, Борис Ефимович. Модели и проблемы интеллектуальных систем [Электронный ресурс] : монография / Б. Е. Одинцов. – Москва : ИНФРА-М, 2024. – (Научная мысль). – Добавлено: 21.05.2025. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – DOI 10.12737/1060845. – ISBN 978-5-16-015839-6. - URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=432181.
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.
4) Теофили, Томмазо. Глубокое обучение для поисковых систем [Электронный ресурс] / Т. Теофили. – Москва : ДМК Пресс, 2020. – Добавлено: 30.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Лань по паролю. – ISBN 978-5-97060-776-3. - URL: https://e.lanbook.com/book/140574.
5) Сахнюк, Павел Анатольевич. Платформы бизнес-аналитики : учеб. пособие / П. А. Сахнюк, Т. И. Сахнюк ; Департамент образования и науки г. Москвы, Гос. автоном. образоват. учреждение высш. образования г. Москвы "Моск. гор. пед. ун-т" (ГАОУ ВО МГПУ), Ин-т цифрового образования, Департамент информатики, упр. и технологий ; рец. К. Г. Шумкова. – Москва : МГПУ, 2022. – 283 с. : ил., табл. – Библиогр.: с. 281–283. – ISBN 978-5-243-00713-9. - URL: https://resources.mgpu.ru/showlibraryurl.php?docid=558535&foldername=fulltexts&filename=558535.pdf.

Показаны записи 1-3 из 3.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для проведения занятий лекционного типа	Моноблоки, колонки, доска, проектор со Smart-доской, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Аудитория для лабораторной работы	Моноблоки, колонки, доска, проектор со Smart-доской, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Помещение для самостоятельной работы	Моноблоки, колонки, доска, проектор со Smart-доской, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация