Морозова Ольга Петровна +7 (3852) 29-12-87cppkp@asu.ru
Центр подготовки
Региональный центр переподготовки и повышения квалификации преподавателей сайт центрапрограммы центра
656049, Алтайский край, г Барнаул, пр-кт Ленина, д. 61, аудитория 902М
Условия обучения
количество часов: 73 ак. часа
форма обучения: очно-заочная с применением ЭОиДОТ
к освоению программы допускаются лица, имеющие высшее или среднее профессиональное образование, получающие высшее образование
Необходимые документы
документ об образовании (диплом ВО, диплом СПО) или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование
паспорт гражданина РФ или документ, заменяющий его
документ об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости)
Структура курса
Основные разделы и темыМодуль 1.01
Элементы теории вероятностей и случайных величин как основа генерации данных
Модуль 2.01
Статистические основы анализа больших данных
Модуль 3.01
Особенности эмпирического моделирования на основе больших данных
Модуль 4.01
Особенности применения методов алгебры и математического анализа в машинном обучении и обработке изображений
Модуль 5.01
Математическая морфология в задачах искусственного интеллекта
Модуль 6.01
Особенности применения методов численной оптимизации при разработке алгоритмов искусственного интеллекта
Особенности программы
Практическая направленность
Преподаватели-практики
Индивидуальная траектория обучения
Как проходит курс
Возможность проходить курс в любое удобное время
Занятия проходят в дистанционном ассинхронном формате
Возможность индивидуальных консультаций с преподавателями
А также
Удостоверение о повышении квалификации
Повышаются ваши шансы в конкурсном отборе при трудоустройстве
Возможность зачисления в кадровый резерв
Успешный выпускник нашей программы
Знает Статистический анализ и статистические методы анализа данных
Знает Методы оценки моделей машинного обучения по тестовой выборке
Знает Задачи и методы анализа больших данных
Умеет Планировать и проводить аналитические работы с использованием технологий больших данных
Умеет Осуществлять интеграцию и преобразование данных в ходе работ по анализу больших данных
Владеет Навыками анализа данных из различных предметных областей
Владеет Приемами сравнения методов и алгоритмов анализа больших данных
Владеет навыками применения технологии искусственного интеллекта и методов машинного обучения под контролем опытного специалиста
Какпоступить?
Выбери интересующую программу и заполни форму заявки
Ответь на звонок нашего специалиста
Собери полный комплект документов
Отправь документы для зачисления
Продолжая пользоваться сайтом, вы принимаете соглашение по работе с файлами cookies. Отключить файлы cookies вы можете в настройках браузера.