20 марта 2024 г. в рамках «Недели бизнес-информатики» проведен мастер-класс «Обучение нейронных сетей». Организатор мастер-класса — доцент кафедры «Учет и информационные технологии в бизнесе» к.ф.-м.н. Черпаков Игорь Владимирович.
Мероприятие было направлено на ознакомление участников с основными принципами работы нейронных сетей, их применением в различных сферах и, что самое важное, на обучение навыкам обучения этих сетей.
Главной целью мастер-класса было познакомить участников с основами обучения нейронных сетей и дать им возможность применить полученные знания на практике. В ходе мероприятия были поставлены следующие задачи:
- Ознакомление с основными понятиями и принципами работы нейронных сетей.
- Изучение методов обучения нейронных сетей: обучение с учителем, без учителя и смешанное обучение.
- Обучение участников практическим навыкам работы с нейронными сетями с использованием специализированного программного обеспечения.
Программа мастер-класса была составлена таким образом, чтобы участники могли последовательно изучить основные аспекты работы с нейронными сетями. Были рассмотрены следующие темы:
- История создания и развития нейронных сетей.
- Основные концепции и принципы работы нейронных сетей. Классификация нейронных сетей по различным критериям.
- Обучение нейронных сетей с учителем: подготовка данных, выбор функции ошибки и оптимизация параметров.
- Обучение без учителя: кластеризация данных и обнаружение паттернов.
- Смешанное обучение: объединение подходов обучения с учителем и без учителя.
- Применение нейронных сетей в различных областях: распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование временных рядов.
- Примеры реализации нейронных сетей на практике с использованием фреймворков TensorFlow и Keras.
По итогам мастер-класса участники получили основные представления о работе нейронных сетей и методах их обучения. Они смогли самостоятельно обучить нейронные сети на примере реальных данных и получили навыки, необходимые для дальнейшего самостоятельного изучения и применения нейронных сетей в своих проектах.