Курс знакомит студентов с широким кругом современных методов машинного обучения, основными типами решаемых с их помощью задач, методами подготовки и обработки данных, используемым для работы с машинным обучением современным инструментарием. Курс состоит из лекций и практических занятий и обеспечивает студентам не только усвоение теоретических знаний, но и приобретение практических навыков решения задач обработки данных. Акцент в курсе сделан на решение типов задач, возникающих при работе с данными в физике, с учётом их характерных свойств и особенностей.
В результате усвоения курса слушатель приобретет общие знания о работе с данными, а также о рассматриваемых методах машинного обучения, их теоретических основах, областях применения и особенностях практического использования. Он также получит практические навыки работы с данными с использованием некоторых компьютерных программ и программных сред, в которых реализованы рассматриваемые методы.
Программа курса
Занятия проводятся на Физическом факультете МГУ
В программе курса 16 занятий: 11 лекций, 5 практических занятий + соревнование на Kaggle
Старт курса: с 13 сентября по вторникам 17:30-19:30
Требования к студентам:
- Знакомство с курсами линейной алгебры, математического анализа, математической статистики в объёме, преподаваемом на естественных факультетах МГУ;
- Базовое знакомство с языком программирования Python.
Форма записи на курс
Страница курса на Teach-In
Email курса: mlphysics2022@mail.ru
Набор на курс 2022 года закрыт