Нейрондық желілер

Увалиева Индира Махмутовна

Оқытушының портфолиосы

Сипаттама: Нейрондық желілер» пәні математикалық және компьютерлік модельдеу мамандығы магистранттарына нейрондық желілердің (MLP, CNN, RNN, GAN, PINN, трансформерлер) теориялық негіздерін, архитектураларын және классификация, регрессия, мәліметтерді өңдеу мен физикалық модельдеу мәселелерінде қолдану әдістерін үйретеді. Курс дәрістерді, практикалық сабақтарды және жобалық жұмысты қамтиды, Python, PyTorch/TensorFlow бағдарламалау, нәтижелерді талдау және модельдерді интерпретациялау дағдыларын дамытады.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

  • Компьютерлік модельдеу және деректерді визуализациялау

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері сағат
Дәрістер 30
Практикалық жұмыстар
Зертханалық жұмыстар 30
СӨЖО 30
СӨЖ 90
Қорытынды бақылау нысаны емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны Жазбаша емтихан

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат
  • Курс математикалық және компьютерлік модельдеу мамандығы магистранттарына нейрондық желілердің теориялық негіздерін және практикалық дағдыларын терең түсінуді қалыптастыруға бағытталған.
Міндет
  • Нейрондық желілердің теориялық негіздерін және олардың математикалық принциптерін зерттеу Студенттер нейрондық желілердің математикалық негіздерін, соның ішінде аппроксимация теоремаларын, оңтайландыру және регуляризация әдістерін, сондай-ақ әртүрлі архитектуралардың (MLP, CNN, RNN, трансформерлер) жұмыс принциптерін меңгереді.
  • Практикалық мәселелерді шешу үшін нейрондық желілерді әзірлеу және оқыту Студенттер классификация, регрессия, уақыттық қатарларды өңдеу және физикалық процестерді модельдеу мәселелерінде нейрондық желілерді (мысалы, CNN, GAN, PINN) Python және PyTorch/TensorFlow көмегімен жүзеге асыруды және оқытуды үйренеді.
  • Нейрондық желілердің жұмыс нәтижелерін талдау және түсіндіру Студенттер интерпретация әдістерін (Grad-CAM, SHAP) және модельдердің тұрақтылығын бағалауды зерттейді, сондай-ақ болжамдардың сапасын талдауды және модельдеу мәселелерінің нәтижелерін визуализациялауды үйренеді.
  • Қазіргі нейрондық желілерді қолдана отырып, топтық жобаны құру Студенттер заманауи архитектураларды (мысалы, трансформерлер, GNN) нақты модельдеу мәселелеріне, соның ішінде мәліметтерді өңдеуге, генерациялауға немесе дифференциалдық теңдеулерді шешуге қолдана отырып, топтық жоба әзірлейді.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
  • Нейрондық желілердің теориялық негіздерін терең түсіну
  • Архитектураларды және олардың модельдеудегі қолданылуын түсіну
  • Нәтижелерді талдау және түсіндіру әдістерін білу
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
  • Студенттер классификация, регрессия және мәліметтерді өңдеу мәселелерінде нейрондық желілерді (MLP, CNN, RNN) әзірлеу және оқыту үшін теориялық білімдерді қолданады.
  • Студенттер модельдеудің практикалық мәселелерінде модельдердің сапасын арттыру үшін оңтайландыру және регуляризация әдістерін пайдаланады.
  • Студенттер нейрондық желілердің жұмыс нәтижелерін талдау және визуализациялау үшін Grad-CAM және SHAP әдістерін қолдана отырып түсіндіреді.
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
  • Студенттер нақты модельдеу мәселелерін шешу үшін нейрондық желілердің әртүрлі архитектураларының тиімділігін сыни бағалай алады.
  • Студенттер модельдердің сапасын талдау негізінде оңтайландыру және регуляризация әдістерінің қолданылуы туралы негізделген пікірлер қалыптастырады.
  • Студенттер Grad-CAM және SHAP әдістерін қолдана отырып, нәтижелерді талдау арқылы модельдердің сенімділігі мен түсіндірілуі туралы пікірлер қалыптастырады.
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
  • Студенттер нейрондық желілердің жұмыс нәтижелерін, соның ішінде интерпретация мен визуализацияны, ауызша және жазбаша түрде анық әрі кәсіби ұсына алады.
  • Студенттер топтық жобалық жұмыста нейрондық желілердің архитектуралары мен әдістерін талқылай отырып, идеялар мен нәтижелерді тиімді алмасады.
  • Студенттер нейрондық желілерді пайдалана отырып, модельдеу мәселелерін шешу тәсілдерін қорғай отырып, дәлелді пікірталас дағдыларын көрсетеді.
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
  • Студенттер өз бетінше жаңа нейрондық желілердің архитектуралары мен әдістерін зерттеу қабілетін дамытады, өзекті ғылыми мақалалар мен құжаттаманы талдайды.
  • Студенттер модельдеу мәселелерінде әртүрлі тәсілдердің қолданылуы мен шектеулерін бағалай отырып, сыни ойлау дағдыларын жетілдіреді.
  • Студенттер нейрондық желілер саласындағы зертханалық жұмыстар мен жобалық тапсырмаларды тиімді жоспарлай отырып, өзін-өзі ұйымдастыру дағдыларын меңгереді.