Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/327723
Заглавие документа: | Методы и нейросетевые технологии обработки информации в ядерно-физическом эксперименте: учебная программа УВО для специальности: 1-31 04 06 Ядерные физика и технологии. № УД-13473/уч. |
Авторы: | Чернявская, Э.А. |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика |
Дата публикации: | 15-июл-2024 |
Издатель: | БГУ, Физический факультет, Кафедра ядерной физики |
Аннотация: | Цель учебной дисциплины – освоение студентами статистических методов анализа распределений вероятностей, систематическое изложение способов проверки различных гипотез, принципа максимального правдоподобия и метода Монте – Карло, использовать алгоритмы машинного обучения и методы интеллектуального анализа данных для обработки информации в ядерно-физическом эксперименте. Задачи учебной дисциплины: 1. Дать представление об особенностях моделирования и этапов обработки физических данных, статистических методах анализа и алгоритмах проверки статистических данных, которые пригодятся не только в ядерно-физическом эксперименте, но и в других различных областях физики. 2. Дать представление о задачах машинного обучения, особенностях формирования и обучения различного класса нейронных сетей, в контексте общего подхода в структуре машинного обучения. 3. Самостоятельная работа направлена на выработку практических навыков работы в современных программных продуктах и освоение функциональных возможностей алгоритмов машинного обучения и методов интеллектуального анализа данных для обработки информации в ядерно-физическом эксперименте. |
URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/327723 |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Располагается в коллекциях: | Кафедра ядерной физики |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Методы и нейросетевые технологии обработки инфор в ядернофиз эксперименте_ДС_8 семестр_Чернявская.pdf | 856,46 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.