Размер:
A A A
Цвет: C C C
Изображения Вкл.Выкл.
Обычная версия сайта
Demidov Yaroslavl State University

Наш адрес: 150003, г. Ярославль, ул. Советская, д. 14
Приемная комиссия: +7 (4852) 30-32-10
Ректорат: +7 (4852) 79-77-02
Факс: +7 (4852) 25-57-87
e-mail: rectorat@uniyar.ac.ru

Первые ярославские специалисты по машинному обучению защитили выпускные проекты

​В Ярославле состоялась защита проектов первых 20 выпускников дополнительного образования по курсу «Прикладная информатика: машинное обучение» Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. В работе экспертной группы принял участие директор регионального департамента информатизации и связи Михаил Городилов.

507_0.jpgВ Ярославле состоялась защита проектов первых 20 выпускников дополнительного образования по курсу «Прикладная информатика: машинное обучение» Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. В работе экспертной группы принял участие директор регионального департамента информатизации и связи Михаил Городилов.

Темы выпускных проектов охватывали целый спектр актуальных направлений, от анализа типа городского ландшафта по Google-картам до оптимизации Wi-Fi-точек и анализа вероятности ДТП на основе открытых данных. Несколько задач были сформулированы Правительством Ярославской области и крупнейшими ИТ-компаниями региона.

– Правительство Ярославской области и вузы имеют одну общую цель – формировать кадровый потенциал, способный успешно реализовать социально-экономическую стратегию региона, особенно в условиях развития цифровой экономики, – отметил Михаил Городилов. – Достичь этой цели можно благодаря реализации совместных программ, когда государство и бизнес становятся постановщиками задач для высшей школы.

Курс по машинному обучению, подготовленный на физическом факультете университета, демонстрирует, как с помощью современных алгоритмов решать реальные практические задачи.

– Большие данные – это новая прикладная область, – рассказал инструктор курса кандидат технических наук, доцент ЯрГУ Владимир Волохов. – Это поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объемов разнородной информации. И хотя наука о больших данных еще только оформляется, ее востребованность очевидна. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения – набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности.

Источник: Портал органов государственной власти Ярославской области

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Яндекс Livejournal Liveinternet Mail.Ru

Возврат к списку