Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
Рабочая программа дисциплины "Машинное обучение и анализ данных"
2024-09-13
Представлена рабочая программа дисциплины "Машинное обучение и анализ данных" профиля "Обеспечение информационной безопасности распределенных информационных систем" направления подготовки 10.05.03 "Информационная безопасность автоматизированных систем" (многократно реализованная автором на кафедре информационной безопасности Московского политехнического университета, до 2023/2024 учебного года).
Ссылка для цитирования:
Харченко Е. А. 2024. Рабочая программа дисциплины "Машинное обучение и анализ данных". PREPRINTS.RU. https://doi.org/10.24108/preprints-3113124
Список литературы
1. Шелухин, О.И. Искусственный интеллект и машинное обучение в кибербезопасности: учебно-методическое пособие / О. И. Шелухин, А.В. Осин, Д.И. Раковский. – Москва: МТУСИ, 2022. – 52 с. – Текст: электронный // Лань: электроннобиблиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/333755 (дата обращения: 01.02.2024). – Режим доступа: для авториз. пользователей.
2. Фомичева, С.Г. Методы машинного обучения в задачах обеспечения информационной безопасности: учебное пособие / С. Г. Фомичева. – Санкт-Петербург: ГУАП, 2023. – 136 с. – ISBN 978-5-8088-1822-4. – Текст: электронный // Лань: электроннобиблиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/341024 (дата обращения: 01.02.2024). – Режим доступа: для авториз. пользователей.
3. Дайзенрот М.П., Альдо Ф.А., Чен С.О. Математика в машинном обучении. – СПб.: Питер, 2024. – 512 c.
4. Роганов Е. А., Тихомиров Н. Б., Шелехов А. М. Математика и информатика для юристов. – М.: МГИУ, 2005. – 364 с.
5. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: Высшая школа, 2006. – 575 с.