Теория нейросетевого моделирования и обработки данных имеет множество применений в различных областях, в том числе, прогнозировании, оптимизации финансовых процессов, робототехнике, индустрии развлечений и т.д. Потребность в моделях данных обоснована возможностью их эффективного применения для решения сложно формализуемых практических задач. При этом совершенствование аппаратных платформ (графических процессоров, облачных хранилищ) и доступность больших объемов экспериментальных данных создает хорошие предпосылки для широкого внедрения сложных глубоких моделей. С учетом этого растет спрос на квалифицированных специалистов в области анализа данных с необходимыми техническими и исследовательскими навыками. Целью данного курса является формирование таких навыков, что позволит студентам с учетом предметной области и формата данных, проектировать модели, планировать и проводить исследовательскую работу по изучению их качества, реализовывать модели с использованием современных фреймворков и возможностей высокоскоростных вычислений.

The theory of neural network modeling and data processing has many applications in various fields, for example, in forecasting, optimization of financial processes, robotics, the entertainment industry, etc. The demand for data models is justified by the possibility of their effective application for solving difficult formalized practical problems, while improving hardware platforms (GPU, cloud storages) and the availability of large amounts of experimental data creates good prerequisites for the widespread using of complex deep models. With this in mind, the demand for qualified specialists in the field of data analysis with the necessary technical and research skills is increasing. The aim of this course is to develop such skills that allow, taking into account the domain and data format, design models, plan and carry out research work to study their quality, implement models using modern frameworks and high-speed computing capabilities. 

https://moodle.bstu.by/pluginfile.php/12853/course/summary/Syllabus_NNMDP.pdf