<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/319601">
    <title>ЭБ Коллекция:</title>
    <link>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/319601</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/319602" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-04-20T14:08:09Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/319602">
    <title>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.</title>
    <link>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/319602</link>
    <description>Заглавие 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 &#xD;
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. &#xD;
Цели и задачи учебной дисциплины &#xD;
Цели учебной дисциплины «Методы оптимизации в машинном обучении»: &#xD;
1. формирование и развитие практико-ориентированной компетентности, позволяющей использовать полученные знания для решения задач в сфере профессиональной и социальной деятельности; &#xD;
2. формирование логического мышления, позволяющего грамотно анализировать получаемую информацию и делать соответствующие выводы для достижения желаемых результатов; &#xD;
3. формирование навыков исследовательской и активной профессиональной деятельности, постановки задач, выработки и принятия решений; &#xD;
4. формирование у студентов знаний, умений и навыков анализа и решения различных оптимизационных задач, связанных с машинным обучением;   &#xD;
5. демонстрация того, как изученные математические методы могут применяться при решении прикладных задач. &#xD;
Задачи учебной дисциплины «Методы оптимизации в машинном обучении»: &#xD;
1. освоение теоретических основ и практических навыков для анализа и решения различных оптимизационных задач; &#xD;
2. формирование представлений об эффективных методах оптимизации, актуальных для нейронных сетей и обучения с подкреплением; &#xD;
3. выработка практических навыков реализации численных методов оптимизации, актуальных для машинного обучения. &#xD;
Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. &#xD;
Учебная дисциплина «Методы оптимизации в машинном обучении» относится к дисциплинам по выбору компонента учреждения высшего образования.</description>
    <dc:date>2024-07-05T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

