Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/327723
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorЧернявская, Э.А.-
dc.date.accessioned2025-03-31T08:31:07Z-
dc.date.available2025-03-31T08:31:07Z-
dc.date.issued2024-07-15-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/327723-
dc.description.abstractЦель 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.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherБГУ, Физический факультет, Кафедра ядерной физикиru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физикаru
dc.titleМетоды 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.ru
dc.typesyllabusru
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
Располагается в коллекциях:Кафедра ядерной физики

Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.