● основы машинного обучения и подготовки данных;
● особенности интеллектуальной обработки данных;
● современные методы и инструментальные средства анализа данных;
● основные принципы, возможности и порядок применения алгоритмов в различных моделях машинного обучения;
● основные принципы и порядок применения библиотек и программных комплексов построения и тренировки нейронных сетей.

По итогам программы участники будут знать:

По итогам программы участники будут уметь:

● проводить анализ требований по сбору данных;
● классифицировать данные, обеспечивать их поиск, структурирование и прогнозирование на основе особенностей данных;
● разрабатывать и адаптировать различные модели машинного обучения для решения прикладных задач;
● использовать инструментальные средства для извлечения, преобразования, хранения и обработки данных
из разнородных источников, в том числе в режиме реального времени;
● использовать методы машинного обучения и нейронных сетей;
● использовать методы математические методы исследования операций и теории принятия решений;
● использовать библиотеки, программные платформы (фреймворки) и программные комплексы машинного обучения.сновы машинного обучения и подготовки данных;
● особенности интеллектуальной обработки данных;
● современные методы и инструментальные средства анализа данных;
● основные принципы, возможности и порядок применения алгоритмов в различных моделях машинного обучения;
● основные принципы и порядок применения библиотек и программных комплексов построения и тренировки нейронных сетей.