Kurso tikslas yra suteikti studentams gilių, matematine statistika, dirbtinių neuroninių tinklų teorija paremtų, žinių, leidžiančių suprasti ir įsisavinti modernius duomenų analizės ir žinių atpažinimo duomenų bazėse metodus, naujius dirbtinio intelekto metodus. Dėstomi šiuolaikiniai duomenų analizės metodai, paremti daugiamate matematine statistika, vienasluoksniais ir daugiasluoksniais perceptronais, spindulinių bazinių funkcijų ir mokymo vektorių kvantavimo neuroniniais tinklais, genetiniais algoritmais, sprendimų medžiais. Ypatingas dėmesys nukreiptas į preliminarų duomenų apdorojimą prieš juos analizuojant, į metodų sudėtingumo, turimų duomenų kiekio ir analizės tiklsumo ryšį. Aškinamos mokymo greičio ir išvadų patikimumo problemos.
Per praktinius užsiėmimus magistrantai mokosi planuoti ir atlikti eksperimentus, rasti reikalingus duomenis, juos tinkamai interpretuoti, gauti motyvuotas išvadas. Bus siekiama, kad magistrantas mokslinius tyrimus gebėtų grįsti nuodugnia mokslo šaltinių analize.
- Dėstytojas: Dalia Baziukė