К содержанию
Размер шрифта:
A
A
A
Цвета сайта:
Ц
Ц
Ц
Дополнительно
Изображения:
Включить
Выключить
Ганитура:
Без засечек
С засечками
Кернинг:
aб
a б
a б
Интервал:
Одинарный
Полуторный
Двойной
Вернуть стандартные настройки
Закрыть дополнительные настройки
Для озвучки текста - выделите необходимый текст и нажмите кнопку "Озвучить"
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
"Тюменский индустриальный университет"
Версия официального сайта для слабовидящих
Главная
Основные сведения
Структура и органы управления образовательной организацией
Документы
Образование
Руководство
Педагогический состав
Материально-техническое обеспечение и оснащённость образовательного процесса. Доступная среда
Платные образовательные услуги
Финансово-хозяйственная деятельность
Вакантные места для приёма (перевода) обучающихся
Стипендии и меры поддержки обучающихся
Международное сотрудничество
Организация питания в образовательной организации
Образовательные стандарты и требования
Абитуриенту
Главная
Сведения об образовательной организации
Образование
Машинное обучение и анализ данных
Назад
Машинное обучение и анализ данных
Код и наименование направления подготовки
01.04.02 Прикладная математика и информатика
Уровень образования
Высшее образование - Магистратура
Квалификация
Магистр
Формы и сроки обучения:
Очная: 2 года
Заочная: 2 года 6 месяцев
Информация по образовательной программе
Описание образовательной программы
Машинное обучение и анализ данных
Описание образовательной программы
2024 год начала подготовки:
ОПОП_Машинное обучение и анализ данных
2023 год начала подготовки:
ОПОП_Машинное обучение и анализ данных
Показать
Учебный план
Машинное обучение и анализ данных
Учебный план
2024 год начала подготовки:
01.04.02 Прикладная математика и информатика (МО) ОФО набор 2023
01.04.02 Прикладная математика и информатика (МОмз) ЗФО набор 2023
2023 год начала подготовки:
01.04.02 Прикладная математика и информатика (МОмз) ЗФО набор 2023
Показать
Календарный учебный график
КУГ ВШЦТ на 2024-2025 уч. год
Аннотации к рабочим программам дисциплин
Документы не предусмотрены
Аннотации к рабочим программам практик
Документы не предусмотрены
Методические и иные документы, разработанные ОО для обеспечения образовательного процесса
Машинное обучение и анализ данных
Методические и иные документы, разработанные ОО для обеспечения образовательного процесса
2024 год начала подготовки:
Методические указания по выполнению ВКР
Программа ИГА
2023 год начала подготовки:
Методические указания по выполнению ВКР
Программа ИГА
Показать
Рабочие программы практик
Машинное обучение и анализ данных
Рабочие программы практик
2024 год начала подготовки:
РП_Производственная практика_Технологическая (проектно-технологическая) практика
РП_Производственная практика_Научно-исследовательская работа
РП_Учебная практика_Технологическая (проектно-технологическая) практика
2023 год начала подготовки:
РП_Производственная практика_Технологическая (проектно-технологическая) практика
РП_Производственная практика_Научно-исследовательская работа
РП_Учебная практика_Технологическая (проектно-технологическая) практика
Показать
Рабочие программы дисциплин
Машинное обучение и анализ данных
Рабочие программы дисциплин
2024 год начала подготовки:
РП _Вероятностно-статистические методы
РП_Информационная безопасность
РП_Английский язык для IT специалистов
РП_Прикладная алгебра
РП_Системный анализ и принятие решений
РП _Автоматическая обработка естественного языка
РП _Анализ и моделирование бизнес-процессов
РП _Анализ изображений и видео
РП _Визуализация данных
РП_Деловая коммуникация и межкультурное взаимодействие
РП_Дискретная математика для программистов
РП_Машинное обучение и анализ данных
РП_Нейронные сети
РП_Обучение с подкреплением
РП_Ф1_Программирование на Python
РП_Ф2_Программирование на C++
РП_Системы хранения и обработки данных
РП_Управление проектами в Big Data
РП_Глубинное обучение дополнительные главы
РП_Методы оптимизации в машинном обучении
РП_Параллельные и распределенные вычисления
РП_Личная эффективность и управление временем
РП_Коммерциализация научно-технологических достижений
2023 год начала подготовки:
РП _Вероятностно-статистические методы
РП_Информационная безопасность
РП_Английский язык для IT специалистов
РП_Прикладная алгебра
РП_Системный анализ и принятие решений
РП _Автоматическая обработка естественного языка
РП _Анализ и моделирование бизнес-процессов
РП _Анализ изображений и видео
РП _Визуализация данных
РП_Деловая коммуникация и межкультурное взаимодействие
РП_Дискретная математика для программистов
РП_Машинное обучение и анализ данных
РП_Нейронные сети
РП_Обучение с подкреплением
РП_Ф1_Программирование на Python
РП_Ф2_Программирование на C++
РП_Системы хранения и обработки данных
РП_Управление проектами в Big Data
РП_Глубинное обучение дополнительные главы
РП_Методы оптимизации в машинном обучении
РП_Параллельные и распределенные вычисления
РП_Личная эффективность и управление временем
РП_Коммерциализация научно-технологических достижений
Показать
×