Подання даних. Поняття алгоритму.
Машинна програма. Мови програмування.
Особливості мов програмування C++, Python.
Базові поняття мови програмування Python.
Алгоритмічні структури мови програмування Python.
Функціональне програмування.
Робота з файлами.
Загальні відомості про інструменти машинного навчання.
Побудова моделей регресії.
Побудова моделей класифікації.
Метрики.
Перший рік, осінь, 4 кредити, 1 залік.
Перелік дисциплін, які є передумовою вивчення курсу:
- 141БОК 22 Мікроконтролери та мікропроцесорна техніка
- 141БОК 26 Обчислювальна техніка та програмування
- 141БОК 28 Моделювання електроенергетичних, електротехнічних та електромеханічних систем
Перелік дисциплін, для яких курс є передумовою:
- 141МОК 5 Сучасні мікроконтролерні системи керування та програмовані логічні контролери
- 141МОК 8 Експериментальні методи досліджень
- 141МОК 11 Виконання кваліфікаційної роботи
Тема 1. Подання даних. Поняття алгоритму.
Тема 2. Машинна програма. Мови програмування.
Тема 3. Особливості мов програмування C++, Python.
Тема 4. Базові поняття мови програмування Python.
Тема 5. Алгоритмічні структури мови програмування Python.
Тема 6. Функціональне програмування.
Тема 7. Робота з файлами.
Тема 8. Загальні відомості про інструменти машинного навчання.
Тема 9. Побудова моделей регресії.
Тема 10. Побудова моделей класифікації.
Тема 11. Метрики.
Лабораторне заняття №1. Дослідження способів подання даних та побудова алгоритму.
Лабораторне заняття №2. Вивчення різновидів мов програмування.
Лабораторне заняття №3. Дослідження особливостей мови програмування Python.
Лабораторне заняття №4. Побудова алгоритмічних структур мовою програмування Python.
Лабораторне заняття №5. Побудова функцій.
Лабораторне заняття №6. Уведення інформації у файли.
Лабораторне заняття №7. Зчитування інформації з файлів.
Лабораторне заняття №8. Дослідження особливостей побудови моделей машинного навчання.
Лабораторне заняття №9. Побудова моделей регресії.
Лабораторне заняття №10. Побудова моделей класифікації.
Лабораторне заняття №11. Дослідження метрик задач регресії та класифікації.
- Костюченко А.О. Основи програмування мовою Python: навчальний посібник. Ч.: ФОП Баликіна С.М., 2020. 180 с.
- Могильний С.Б. Машинне навчання з використанням мікрокомп’ютерів: навч.-метод. посіб. / за ред. О.В. Лісового та ін. – К., 2019. – 226 с.
- Шаповалова О.О. Інтелектуальний аналіз даних з практикумом у Deductor: навчально-методичний посібник. – Х.: ХНУБА, 2020. – 160 с.
- Simscape™ User's Guide. – U.S.: The MathWorks, Inc. – 516 с.
- Stefanie M. Hands-on data analysis with Pandas / Molin Stefanie. – Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2019. – 707 с.