Введение в статистику и машинное обучение — различия между версиями
| Строка 2: | Строка 2: | ||
Курс читается для студентов 1-го курса ПМИ (ИИ360) во 2 модуле. | Курс читается для студентов 1-го курса ПМИ (ИИ360) во 2 модуле. | ||
| − | Лектор | + | '''Лектор''': Алексей Зайцев, Руководитель внешних академических исследований в блоке риски «Сбера» |
| + | |||
| + | '''Распределение часов по курсу:''' 28 часов в 2 модуле (14 часов лекций, 14 часов семинаров) | ||
| + | |||
| + | Цель курса «Введение в статистику и машинное обучение» — познакомить учащихся с основными методами статистики и машинного обучения, а также с ключевыми библиотеками Python (NumPy, Pandas, Matplotlib) для анализа данных. Программа охватывает теорию вероятностей, оценивание параметров, линейные и логистические модели, основы нейронных сетей и архитектуру Трансформер. Факультатив поможет подготовиться к исследовательским проектам и обязательным курсам по ML на втором курсе. | ||
| + | Занятия проводятся в формате еженедельных лекций и семинаров с участием экспертов из индустрии. | ||
| + | |||
| + | Оценивание включает домашние задания, midterm-экзамен и устный финальный экзамен. | ||
| + | |||
=== Полезные ссылки === | === Полезные ссылки === | ||
Версия 15:19, 6 ноября 2024
О курсе
Курс читается для студентов 1-го курса ПМИ (ИИ360) во 2 модуле.
Лектор: Алексей Зайцев, Руководитель внешних академических исследований в блоке риски «Сбера»
Распределение часов по курсу: 28 часов в 2 модуле (14 часов лекций, 14 часов семинаров)
Цель курса «Введение в статистику и машинное обучение» — познакомить учащихся с основными методами статистики и машинного обучения, а также с ключевыми библиотеками Python (NumPy, Pandas, Matplotlib) для анализа данных. Программа охватывает теорию вероятностей, оценивание параметров, линейные и логистические модели, основы нейронных сетей и архитектуру Трансформер. Факультатив поможет подготовиться к исследовательским проектам и обязательным курсам по ML на втором курсе. Занятия проводятся в формате еженедельных лекций и семинаров с участием экспертов из индустрии.
Оценивание включает домашние задания, midterm-экзамен и устный финальный экзамен.
Полезные ссылки
Разделение по группам на факультативе
Преподаватели
| Группа | Преподаватель | Время занятия |
|---|---|---|
| Лекции | Алексей Зайцев | 18:10 - 19:30 |
| 1 | Аркадий Алиев | 19:40 - 21:00 |
| 2 | Александр Кудряшов | 19:40 - 21:00 |
