Інфопакет

Програмно-комп"ютерні комплекси для фізики високих енергій

ВБ 3.3

Вибіркова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

3 Семестр

6

1. Знати принципи побудови нейронних мереж, основні архітектури, принципи підготовки даних, навчання та оцінки отриманого результату 2. Практичні навички з побудови та навчання нейронних мереж.

Очна форма

- Успішне опанування основних курсів фізики: «Математичний аналіз», «Лінійна алгебра» «Механіка», «Молекулярна фізика», «Електрика», «Оптика». - Вміти розв’язувати задачі з основних курсів фізики та математики. - Володіти поглибленими навичками роботи на комп’ютері по пошуку інформації в мережі Інтернет. - Студент повинен знати мову програмування Python його основні бібліотеки

Курс «Програмно-комп’ютерні комплекси для фізики високих енергій» дозволить значно покращити професійну підготовку студентів кафедри ядерної фізики, що пов'язано з тим, що студенти будуть: - знати принципи побудови нейронних мереж та алгоритми і методи їх навчання. - вміти готувати данні для навчання та перевірки нейронних мереж; - Знати архітектурні основи будови нейронних мереж - Виконувати архітектурні налаштування для режимів тренування та передбачення в нейронних мережах.

1. Deep Learning. deeplearningbook.org 2. Practical Deep Learning for Coders. https://www.fast.ai/ 3. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. cs231n.stanford.edu

Лекційна демонстрація, практичні заняття, самостійна робота; консультації

- семестрове оцінювання: 1. Опитування при проведенні лекційних занять (максимум – 50 балів). 2. Практичні заняття (максимум – 50 балів). - Підсумкове оцінювання у формі іспиту

українська