• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-исследовательский семинар

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
4-й курс, 1-3 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Является проектной и научно-исследовательской работой. Целями освоения дисциплины являются: формирование у будущих специалистов компетенций в области научно-исследовательской деятельности; изучение студентами основных форм и методов проведения научно-исследовательской работы студентов (НИРС) в вузе. В результате освоения дисциплины студент должен: знать:  содержание, принципы и формы организации НИРС;  методику проведения научного исследования;  информационное обеспечение НИРС;  требования к представлению результатов научно-исследовательской работы (НИР);  структуру и правила оформления отчета о НИР;  объект и предмет исследования в логистике;  методологические принципы, используемые при анализе и проектировании логистических систем; уметь:  формулировать цель и задачи НИР;  определять эффективный способ сбора первичных данных;  проводить систематизацию и анализ литературных источников; обладать навыками:  сбора, анализа и обработки данных, необходимых для решения поставленных исследовательских задач;  библиографического описания источников информации;  использования инструментальных средств для обработки информации в соответствии с поставленной научной или прикладной задачей;  подготовки и публичной защиты рефератов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины являются:  формирование компетенций в области научно-исследовательской деятельности;  изучение студентами основных форм и методов проведения научно- исследовательской работы (НИР) студентов в университет;  развитие навыков самостоятельной работы с научными статьями и презентации исследовательских результатов;  развитие практических навыков в области глубинного и машинного обучения, обучения с подкреплением.
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знает основные принципы построения научного знания. Определяет научную сущность проблем в области глубинного и машинного обучения, обучения с подкреплением. Знает основную терминологию и способы построения технических текстов на русском языке и иностранном языке. Владеет понятием моделирования потока света с помощью обучения с подкреплением. Знает модели мира в обучении с подкреплением.
  • Знает основные принципы построения научного знания. Определяет научную сущность проблем в области глубинного и машинного обучения, обучения с подкреплением. Обрабатывает, анализирует и синтезирует информацию. Решает проблему, используя выбранный метод. Знает этапы организации исследовательского проекта в глубинном обучении. Владеет понятиями: глубокие абстрактные Q-сети; биометрическая идентификация по 2D изображению лица; супер-сходимость при обучении нейронных сетей
  • Владеет понятием датасета с рефакторингами на основе существующих проектов. Использует глубокое обучение для поиска ошибок в программном коде. Умеет работать с дубликатами кода в программных проектах. Знает автоматическое выделение метода
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Обучение с подкреплением
  • Глубинное обучение
  • Машинное обучение в программной инженерии
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Доклад
  • блокирующий Created with Sketch. Устный экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.3 * Доклад + 0.7 * Устный экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Общая и прикладная статистика: Учеб. для студ. высш. проф. обр./Р.Н.Пахунова, П.Ф.Аскеров и др.; Под общ. ред. Р.Н.Пахуновой - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013-272с.: 60x90 1/16 + ( Доп. мат. znanium.com) - (ВО: Бакалавр.). (п) ISBN 978-5-16-006669-1 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/404310

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Danner, G. E. (2015). Profit From Science : Solving Business Problems Using Data, Math, and the Scientific Process (Vol. First edition). New York, NY: Palgrave Macmillan. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1231284