Введение в машинное обучение для промышленных IOT-решений: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 07 Прикладная информатика Направления специальности: 1-31 03 07-01 Прикладная информатика (программное обеспечение компьютерных систем). № УД-13626/уч.

Abstract

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины — ознакомление студентов с современными подходами в области машинного обучения и нейронных сетей для применения во встраиваемых системах и промышленных решениях «интернета вещей» (Internet of things — IoT), формирование теоретических знаний в области распознавания и сегментации изображений и навыков проектирования и разработки моделей машинного обучения. Задачи учебной дисциплины: 1. Изучение подходов и методов машинного обучения для применения в области встраиваемых систем и промышленных IoT-решений. 2. Формирование практических умений и навыков применения методов машинного обучения для задач распознавания, сегментации и идентификации. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к дисциплинам специализации компонента учреждения высшего образования специализации 1-31 03 07 - 01 06 «Программное обеспечение встроенных систем» специальности 1-31 03 07 - 01 «Прикладная информатика (программное обеспечение компьютерных систем)». Учебно-методическая карта дисциплины специализации сформирована таким образом, что способствует приобретению навыков применения алгоритмов машинного обучения для решения практических задач, формированию навыков в производственно-технологической и экспертно- консультационной деятельности. Изучение дисциплины специализации «Введение в машинное обучение для промышленных IoT-решений» будет востребовано при изучении дисциплины «Программирование мобильных и встраиваемых систем», дисциплин модуля «Математические методы принятия решений и интеллектуальные системы», дисциплин по выбору «Методы и алгоритмы обработки данных», «Анализ и обработка больших данных», при выполнении курсовых и дипломных работ.