| Statuss(Aktīvs) | Izdruka | Arhīvs(0) | Studiju plāns Vecais plāns | Kursu katalogs | Vēsture |
| Hазвание курса | |
| Код курса | DatZ4012 |
| Кредитные пункты (ECTS) | 3 |
| Общее количество часов | 81 |
| Kоличество часов лекций | 8 |
| Kоличество часов семинаров и практических занятий | 24 |
| Количество часов самостоятельной работы студента | 49 |
| Дата утвеждения курса | 06/09/2022 |
| Разработчик курса | |
| , Aleksejs Zacepins , Vitālijs Komašilovs |
|
| Предварительные знания | |
| DatZ1010, DatZ3019, Mate1038, |
|
| Учебная литературa | |
| 1.Haykin S. S. et al. Neural networks and learning machines. Vol. 3. Upper Saddle River: Pearson, 2009. 2.Graupe D. Deep learning neural networks: design and case studies. World Scientific Publishing Company. New Jersey: World Scientific, 2016. 263 p. | |
| Дополнительная литература | |
| 1.Alpaydin E. Machine learning: the new AI. Cambridge, MA: MIT Press, 2016. | |
| Периодика и другие источники информации | |
| 1. Colaboratory. Pieejams: https://colab.research.google.com
2.The Jupyter Notebook. Pieejams: http://jupyter.org/ 3.TensorFlow. Pieejams: https://www.tensorflow.org/ |
|