ЭБ Коллекция:https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/3196012026-04-21T04:54:17Z2026-04-21T04:54:17ZМетоды оптимизации в машинном обучении: учебная программа учреждения высшего образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 06 Экономическая кибернетика (по направлениям) Направление специальности 1-31 03 06-01 Экономическая кибернетика (математические методы и компьютерное моделирование в экономике). № УД-13047/уч.Дмитрук, Н. М.https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/3196022024-10-08T03:39:37Z2024-07-05T00:00:00ZЗаглавие документа: Методы оптимизации в машинном обучении: учебная программа учреждения высшего образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 06 Экономическая кибернетика (по направлениям) Направление специальности 1-31 03 06-01 Экономическая кибернетика (математические методы и компьютерное моделирование в экономике). № УД-13047/уч.
Авторы: Дмитрук, Н. М.
Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Учебная дисциплина «Методы оптимизации в машинном обучении» знакомит студентов с задачами и методами современной оптимизации, охватывая темы выпуклой и невыпуклой непрерывной оптимизации для задач, возникающих в машинном обучении, в частности, особенностей оптимизации в нейронных сетях и алгоритмах обучения с подкреплением.
Цели и задачи учебной дисциплины
Цели учебной дисциплины «Методы оптимизации в машинном обучении»:
1. формирование и развитие практико-ориентированной компетентности, позволяющей использовать полученные знания для решения задач в сфере профессиональной и социальной деятельности;
2. формирование логического мышления, позволяющего грамотно анализировать получаемую информацию и делать соответствующие выводы для достижения желаемых результатов;
3. формирование навыков исследовательской и активной профессиональной деятельности, постановки задач, выработки и принятия решений;
4. формирование у студентов знаний, умений и навыков анализа и решения различных оптимизационных задач, связанных с машинным обучением;
5. демонстрация того, как изученные математические методы могут применяться при решении прикладных задач.
Задачи учебной дисциплины «Методы оптимизации в машинном обучении»:
1. освоение теоретических основ и практических навыков для анализа и решения различных оптимизационных задач;
2. формирование представлений об эффективных методах оптимизации, актуальных для нейронных сетей и обучения с подкреплением;
3. выработка практических навыков реализации численных методов оптимизации, актуальных для машинного обучения.
Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием.
Учебная дисциплина «Методы оптимизации в машинном обучении» относится к дисциплинам по выбору компонента учреждения высшего образования.2024-07-05T00:00:00Z