Название спецсеминара на английском языке
Machine learning methods for analyzing biomedical data
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра МаТИС]
Семестр
Год
Учебный год
2025/26
Список тем
Введение в программирование на языке Python
Реализация нетривиальных алгоритмов на языке Python
Динамическое программирование и задача выравнивания последовательностей
Реализация алгоритмов сборки генома
Теория вероятностей. Дискретные случайные величины
Теория вероятностей. Непрерывные случайные величины
Математическая статистика. Оценивание параметров
Математическая статистика. Проверка гипотез и поправки на множественность
Машинное обучение. Задача классификации
Машинное обучение. Задача регрессии
Машинное обучение. Задача кластеризации
Введение в теорию искусственных нейронных сетей
Обучение искусственных нейронных сетей
Оптимизаторы. Инициализация нейронных сетей
Метод обратного распространения ошибки
Применение искусственных нейронных сетей для анализа изображений
Свёрточные нейронные сети
Реализация нетривиальных алгоритмов на языке Python
Динамическое программирование и задача выравнивания последовательностей
Реализация алгоритмов сборки генома
Теория вероятностей. Дискретные случайные величины
Теория вероятностей. Непрерывные случайные величины
Математическая статистика. Оценивание параметров
Математическая статистика. Проверка гипотез и поправки на множественность
Машинное обучение. Задача классификации
Машинное обучение. Задача регрессии
Машинное обучение. Задача кластеризации
Введение в теорию искусственных нейронных сетей
Обучение искусственных нейронных сетей
Оптимизаторы. Инициализация нейронных сетей
Метод обратного распространения ошибки
Применение искусственных нейронных сетей для анализа изображений
Свёрточные нейронные сети
Список источников
Брик Х., Феверолф М., Ричардс Д., Машинное обучение, Библиотека программиста:
Питер, 2017 – 336 с.
Заде Л., Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию
приближенных решений: Мир, 1976 — 166 с.
Мак-Каллок, У. С. , Питтс, В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной
активности = A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity: Автоматы,
1956 - 363 – 384 с.
Минский М ., Пейперт С., Персептроны = Perceptrons: Мир, 1971 — 261 с.
Розенблатт Ф. , Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов
мозга = Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms:
Мир, 1965 — 480 с.
Николенко С., Архангельская Е., Кадурин А, Глубокое обучение, покружение в мир
нейронных сетей, Библиотека программиста: Питер, 2020 – 480 с.
Бенджио И., Курвилль А., Гудфеллоу Я., Глубокое обучение: ДМК-Пресс, 2018 – 652 с.
Liou C., Cheng C., Liou J.-W., Liou D., Autoencoder for Words: Neurocomputing, 2014 - v.139, 84-96 p.
Питер, 2017 – 336 с.
Заде Л., Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию
приближенных решений: Мир, 1976 — 166 с.
Мак-Каллок, У. С. , Питтс, В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной
активности = A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity: Автоматы,
1956 - 363 – 384 с.
Минский М ., Пейперт С., Персептроны = Perceptrons: Мир, 1971 — 261 с.
Розенблатт Ф. , Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов
мозга = Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms:
Мир, 1965 — 480 с.
Николенко С., Архангельская Е., Кадурин А, Глубокое обучение, покружение в мир
нейронных сетей, Библиотека программиста: Питер, 2020 – 480 с.
Бенджио И., Курвилль А., Гудфеллоу Я., Глубокое обучение: ДМК-Пресс, 2018 – 652 с.
Liou C., Cheng C., Liou J.-W., Liou D., Autoencoder for Words: Neurocomputing, 2014 - v.139, 84-96 p.
Дополнительная информация
Занятия проходят по понедельникам в 15:30, Биологический корпус, ауд. 464, начало - 8 сентября.
День недели
понедельник
Время
15:00-16:35
Аудитория
Ещё не назначена
Дата первого занятия
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена