Машинное обучение и большие данные

С 2019 года институт №3 развивает одно из актуальных направлений и компетенцию «Машинное обучение и большие данные» на базе лаборатории «Искусственного интеллекта» Инженерной школы ГУАП

Машинное обучение – это реализация анализа данных, не используя четких детерминированных алгоритмов. За последнее десятилетие машинное обучение было реализовано в беспилотных автомобилях, распознавании речи, эффективных поисковых системах и т.д. На данный момент машинное обучение прочно вошло в повседневную жизнь. В рамках компетенции применяются наиболее эффективные алгоритмы машинного обучения, реализуется опыт их практического применения. Рассматривается применение машинного обучения к практическим новым задачам, требующим быстрого и эффективного решения.

В решении конкурсных заданий требуется применять алгоритмы машинного обучения на практике, включая методы Data Science для анализа и моделирования признаков, методы Data Mining для исследования и подготовки данных, а также методы классического программирования для практического решения прикладных задач.

Эта компетенция формирует навыки корректной обработки данных, эффективного обмена данными и проведения базовой разведки больших сложных наборов данных.

Эксперты:

Достижения:

Институт №3 показывает высокие результаты в освоении компетенций WorldSkills инженерного направления и вносит весомый вклад в развитие, профессиональное самосовершенствование кадров для инновационной экономики, промышленности.

Контакты:

Король Георгий Игоревич

Король Георгий Игоревич
— менеджер компетенции, заведующий лабораторией Искусственного интеллекта Инженерной школы

Семёнова Валентина Павловна
— заместитель менеджера компетенций, лаборант ЛАИ Инженерной школы