Введение в машинное обучение для промышленных IOT-решений: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 6-05-0533-11 Прикладная информатика Профилизация: Программное обеспечение информационных систем. Регистрационный № 3229/б.

Abstract

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины – подготовка специалиста по применению алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей для решения практических задач в области встраиваемых систем и промышленных решений «интернета вещей» (Internet of things – IoT), формирование теоретических знаний по методам анализа и визуализации данных, алгоритмам классификации и прогнозирования, распознавания и сегментации изображений и навыков проектирования 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 профилизации относится к модулю «Программное обеспечение информационных систем» компонента учреждения образования. Учебно-методическая карта дисциплины сформирована таким образом, что способствует приобретению навыков применения алгоритмов машинного обучения для решения практических задач, формированию навыков в производственно-технологической и экспертно-консультационной деятельности. Связи с другими учебными дисциплинами, включая учебные дисциплины компонента учреждения высшего образования, дисциплины специализации и др. 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.