Передовая инженерная школа

Совершенствование компетенций, необходимых для профессиональной деятельности системных администраторов на уровне понимания базовых принципов работы и настройки операционной системы Linux

Курс нацелен на получение профессиональных компетенций, включающих в себя способность решать задачи анализа данных и машинного обучения с использованием современных программных библиотек, постановку задач машинного обучения (обучения с учителем, обучения без учителя, классификации, регрессии, кластеризации и др.); основные алгоритмы и методы машинного обучения, основные принципы глубокого обучения, основные этапы решения задач анализа данных; применять разведочный анализ данных, использовать методы обучения с учителем и обучения без учителя для решения задач анализа данных; навыки пользования современными программными средствами для решения задач машинного обучения: библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. на языке Python в среде Jupyter notebook.

Курс нацелен на получение профессиональных компетенций, включающих в себя знакомство с различными типами глубоких нейросетевых моделей (модели, обучаемые с учителем: полносвязные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети; модели, обучаемые без учителя: автокодировщики, ограниченные машины Больцмана), постановку задач обучения глубоких нейросетевых моделей и применение методов глубокого обучения на практике;

Курс нацелен на изучение современных подходов к получению и анализу высокочистых веществ, применяемых при создании радиоэлектронных устройств, принципов организации процессов глубокой очистки, и получение практических навыков в области разработки технологической схемы получения вещества высокой степени чистоты.

Курс освещает проблемы аттестации поверхностей элементов сложных рентгенооптических схем, таких как объектив рентгеновского литографа или микроскопа. Все методы применяются на практике, при этом практические работы выполняются на реальном рабочем оборудовании Институт физики микроструктур РАН. Слушатели, успешно освоившие предложенную программу, смогут претендовать на работу в научно-исследовательских институтах и предприятиях микроэлектронной промышленности.

Целью программы является изучение характерных признаков плазмы, основ электродинамики сред с временной и пространственной дисперсией, знакомство с различными физическими моделями описания плазмы.