Цифровая грамотность Городское планирование 2021-2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Семинары)
(О курсе)
Строка 5: Строка 5:
 
Проводится с 2017 года.
 
Проводится с 2017 года.
  
'''Лектор:''' ???
+
'''Лектор на философии:''' Борис Орехов понедельник 10:30-12:00
  
Лекции проходят по ???
+
Лекции проходят по понедельникам 10:30-12:00
 +
 
 +
'''Лектор на истории:''' Анастасия Бонч-Осмоловская понедельник 10:30-12:00
 +
 
 +
Лекции проходят по вторникам 10:30-12:00
  
  

Версия 22:00, 28 августа 2017

О курсе

Курс читается для студентов 1-го курса факультета гуманитарных наук.

Проводится с 2017 года.

Лектор на философии: Борис Орехов понедельник 10:30-12:00

Лекции проходят по понедельникам 10:30-12:00

Лектор на истории: Анастасия Бонч-Осмоловская понедельник 10:30-12:00

Лекции проходят по вторникам 10:30-12:00




Полезные ссылки

[https:// Карточка курса и программа]

Канал в telegram для объявлений: ???

[https:// Таблица с оценками]

Оставить отзыв на курс: [https:// форма]

Семинары

Направление подготовки Преподаватель Группа Время Ассистент
История Евгения Мещерякова вторник 12:00-13:30 Саша Зойкин
История Георгий Пяцкий вторник 9-10:30 Антон Леонов
История Оксана Дереза вторник 12:00-13:30 Николай Вельдяйкин
Философия Анастасия Хазова Вторник 10:30-13:30 ? Ася Шихова
Философия Анастасия Хазова Вторник 10:30-13:30 ? Кирилл Жигалов
Философия Елена Грамматчикова понедельник 12.10-13.30
Философия Анна Шишкова понедельник 13.40-15.00 Вероника Саркисян

Консультации

Правила выставления оценок

Правила сдачи заданий

Лекции

Тема лекции презентация конспект семинара домашнее задание дедлайн
1 Данные в науке и в жизни
2 Цифровая среда
3 Открытые данные
4 Базы данных
5 Корпуса текстов
6 Работа с корпусами. Частотность
7 Визуализация данных
8 Сетевой анализ
9 Машинное обучение (введение)
10 Кластерный анализ
11 Оцифровка и анализ изображений и компьютерное зрение
12 Нейронные сети
13 Футурология

Семинары

Практические задания

Полезные материалы

Книги

Курсы по машинному обучению и анализу данных