Математичні основи машинного навчання

Факультет інформатики

Наразі часто виникає потреба в обробці й аналізі даних, як-от аналіз результатів надання послуг мобільних операторів, аналіз медичних даних, автоматична обробка зображень, автоматична обробка текстової інформації. Для аналізу даних використовують статистичні методи, а коли їх не вистачає – методи машинного навчання. В даній сертифікатній програмі передбачено ознайомлення з обома цими методами, проте основна увага приділяється методам машинного навчання. В програму включено також базову дисципліну – Математичну статистику. Випускники даної програми знатимуть основні методи та техніки описового аналізу даних. Особлива увага в програмі приділяється математичним основам. В програмі розглядаються переваги та недоліки застосування кожного з відомих методів машинного навчання до конкретних задач, вибір найбільш відповідного методу та його оптимізація. Випускники програми зможуть використовувати відповідне програмне забезпечення та мови програмування. В програмі передбачено також обговорення алгоритмів та структур даних, що використовуються при аналізі даних та інших задачах машинного навчання та штучного інтелекту.

Програма  є міждисциплінарною, спрямованою на здобуття основ знань з сучасного аналізу даних, який базується як на статистичних підходах, так і на методах аналізу і прогнозування даних за допомогою машинного навчання. Програма складається з п’яти курсів, а саме: «Математична статистика», «Аналіз даних», «Математичні методи машинного навчання», «Основи штучного інтелекту», «Статистичні основи вебаналітики», що відповідають сучасним та прогнозованим потребам IT-індустрії.

Керівник – Олійник Богдана Віталіївна, доктор фізико-математичних наук, професор

Рекомендовано спеціальностям
Прикладна математика
Інженерія програмного забезпечення
Комп’ютерні науки
18 кред.
мінімальний обсяг у кредитах ЄКТС
18 кред.
максимальний обсяг у кредитах ЄКТС