ИИСиТ, вариант 2: 4 лабораторные и 7 практических по нейросетям (персептрон Розенблатта, аппроксиматор, Task и Thread на C#, Элиза, MATLAB и Simulink, Deductor, Хопфилд, Кохонен)ИИСиТ, вариант 2: 4 лабораторные и 7 практических по нейросетям (персептрон Розенблатта, аппроксиматор, Task и Thread на C#, Элиза, MATLAB и Simulink, Deductor, Хопфилд, Кохонен)
Лабораторные по машинному обучению на Python (scikit-learn, pandas): логистическая регрессия, полиномиальные признаки, метрики качества, интеграция данных, кластеризация K-means и DBSCANЛабораторные по машинному обучению на Python (scikit-learn, pandas): логистическая регрессия, полиномиальные признаки, метрики качества, интеграция данных, кластеризация K-means и DBSCAN
Прикладная информатикаобучения: дистанционная Тула, 2018 ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ РАБОТЫ: создания приложения на языке программирование Python с графическим пользовательским интерфейсом с помощью бибилиотеки tkinter. 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ В многообразии
Задания по Информатикеучеб- ных занятий) (всего): 48 16 32 Учебные занятия лекционного типа 8 8 Практические занятия Лабораторные занятия 16 16 Контактная работа в ЭИОС и ИКР 24 8 16 Самостоятельная работа обучающихся, всего