Research Seminar

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

2

ECTS credits

Delivered at:

Department of Informatics

Course type:

Compulsory course

When:

2 year, 1, 3 module

Instructor

Omelchenko, Alexander

Программа дисциплины

Аннотация

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. В результате освоения дисциплины студент должен: Знать: содержания, принципы и формы организации НИР; методику проведения научного исследования; информационное обеспечение НИР; требования к представлению результатов научно-исследовательской работы (НИР); структуру и правила оформления отчета о НИР. 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

• 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.

Планируемые результаты обучения

• 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

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

Элементы контроля

• Доклад
• Устный экзамен
  Экзамен проводится на платформе Zoom. Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса). По просьбе преподавателя студент должен быть готов выполнить некоторые задания в письменном виде, после чего сфотографировать и выслать на почту преподавателю. К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка платформы Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: выбрать себе имя в Zoom совпадающее с его именем и фамилией, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещается выключать камеру. Ипользование конспектов или других справочных материалов допускается только с разрешения преподавателя. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи возможность продолжения студентом участие в экзамене определяется преподавателем. Процедура пересдачи подразумевает использование усложненных заданий
• Доклад
• Устный экзамен
  Экзамен проводится на платформе Zoom. Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса). По просьбе преподавателя студент должен быть готов выполнить некоторые задания в письменном виде, после чего сфотографировать и выслать на почту преподавателю. К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка платформы Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: выбрать себе имя в Zoom совпадающее с его именем и фамилией, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещается выключать камеру. Ипользование конспектов или других справочных материалов допускается только с разрешения преподавателя. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи возможность продолжения студентом участие в экзамене определяется преподавателем. Процедура пересдачи подразумевает использование усложненных заданий

Промежуточная аттестация

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

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