Модуль Цифровая культура в магистратуре

Раздел

Содержание

Описание модуля

Лекции модуля Цифровая культура позволяют слушателям овладеть компетенциями для использования информационно-коммуникационных технологий, обеспечивающих возможность комфортной жизни в цифровой среде, взаимодействие с обществом и решение цифровых задач в профессиональной деятельности.

Вы научитесь ставить задачи, выбирать алгоритмы для обработки и анализа данных, использовать подходящие технологии для решения этих задач и правильно интерпретировать результат.

Язык реализации

Русский и английский

Дисциплины

  • Обработка и анализ данных (1 семестр)
  • Прикладной искусственный интеллект (2 семестр)

Инструкция о записи

Шаг 1. Активация учетной записи на Национальной платформе «Открытое образование». Ссылка для активации придёт на электронную почту, указанную в Личном кабинете ИСУ, в день начала курса.

Шаг 2. Переход к курсам и обучение.

Смотри подробную инструкцию в дополнительных материалах.

Контакты

Кронверкский пр., 49, ауд. 420, +7 (812) 6070464, digitalculture@cde.ifmo.ru

Дополнительные материалы

Команда модуля

Михайлова

Михайлова Елена Георгиевна

доцент, кандидат физико-математических наук, руководитель модуля

Графеева

Графеева Наталья Генриховна

доцент, кандидат физико-математических наук

Егорова

Егорова Ольга Борисовна

кандидат филологических наук

Бойцев

Бойцев Антон Александрович

Волчек

Волчек Дмитрий Геннадьевич

Романов

Романов Алексей Андреевич

Дисциплина: Обработка и анализ данных/ Data Processing and Analysis

Раздел

Содержание

Описание дисциплины

Назначение курса – научить культуре работы с данными. Он начинается с самых простых вещей – источников данных и их структурирования – до самых современных методов их обработки и анализа. Курс состоит из 2 разделов. В лекциях раздела Хранение и первичная обработка данных вы узнаете о методах и инструментах первичной обработки данных – видах данных, очистке и нормализации данных, описательных статистики, визуализация данных, о видах баз данных реляционных СУБД и NoSQL системам хранения данных. Раздел статистическое и машинное обучение знакомит с видами машинного обучения (обучение с учителем и без, обучение с подкреплением), с методами регрессии и классификации (линейная, многомерная, полиномиальная, логистическая, наивный Байесовский классификатор, деревья решений и метод ближайших соседей, с Композициями (джекнайф, бэггинг, случайный лес, градиентный бустинг) и методом опорных векторов.

Трудоемкость дисциплины

3 зачетные единицы

108 академических часов

Язык реализации

Русский/ английский

Форма занятий

Смешанное обучение: лекции и упражнения online, семинары и мастер-классы в очном формате

Форма контроля

Экзамен по результатам выполнения онлайн-упражнений курса

Инструкция о записи

Шаг 1. Активация учетной записи на Национальной платформе «Открытое образование». Ссылка для активации придёт на электронную почту, указанную в Личном кабинете ИСУ, в день начала курса.

Шаг 2. Переход к курсам и обучение.

Смотри подробную инструкцию в дополнительных материалах.

Контакты

Кронверкский пр., 49, ауд. 420, +7 (812) 6070464, digitalculture@cde.ifmo.ru

Дополнительные материалы

Инструкция о регистрации

Дисциплина: Прикладной искуственный интеллект/ Applied Artificial Intelligence

Раздел

Содержание

Описание дисциплины

Курс показывает, какие задачи можно решать при обработке и анализе данных, какие технологии для этого могут быть использованы и какие алгоритмы лежат в их основе. Курс охватывает различные области искусственного интеллекта и его применение в таких сферах как безопасность, автоматизация производств, распознавание образов, распознавание и синтез речи, нейронные сети, графы знаний, применение искусственного интеллекта в производстве, умный город.

Трудоемкость дисциплины

3 зачетные единицы

144 академических часа

Язык реализации

Русский/ английский

Форма занятий

Смешанное обучение: лекции и упражнения online, семинары и мастер-классы в очном формате

Форма контроля

Экзамен по результатам выполнения онлайн-упражнений курса

Инструкция о записи

Шаг 1. Активация учетной записи на Национальной платформе «Открытое образование». Ссылка для активации придёт на электронную почту, указанную в Личном кабинете ИСУ, в день начала курса.

Шаг 2. Переход к курсам и обучение.

Смотри подробную инструкцию в дополнительных материалах.

Контакты

Кронверкский пр., 49, ауд. 420, +7 (812) 6070464, digitalculture@cde.ifmo.ru

Дополнительные материалы

Инструкция о регистрации