Продолжительность курса: 24 ак. ч.

Описание курса:
Современная геология генерирует огромные массивы данных, и традиционные методы их обработки уже не справляются с растущей сложностью задач. Нейронные сети и машинное обучение перестали быть «технологиями будущего» – сегодня это стандарт индустрии для интерпретации геофизических данных, прогноза месторождений и оптимизации бурения. Этот курс-интенсив создан для того, чтобы сократить разрыв между классической геологией и Data Science. Мы не будем углубляться в абстрактную теорию: программа сфокусирована на прикладном аспекте. Вы узнаете, как правильно «перевести» геологическую задачу на язык машинного обучения, освоите базовые инструменты в среде R и разберете реальные примеры внедрения ИИ, разработанные экспертами Казанского федерального университета (КФУ).

Аудитория:
• геологи, геофизики и геохимики
• аналитики данных
• научные сотрудники и аспиранты геологического профиля
• руководители геологоразведочных проектов

Необходимая подготовка:
• Понимание основ геологии (для IT-специалистов) или базовое представление о работе с таблицами и данными (для геологов)

Программа курса:
Модуль 1. Введение в машинное обучение
• Математические основы машинного обучения

Модуль 2. Нейронные сети
• Общие концепции и понятия нейронных сетей. Персептрон
• Обучение однослойного и многослойного персептронов
• Другие разновидности нейронных сетей. Альтернативные методы машинного обучения. Первичная обработка данных
• Основы работы с пакетом R. Построение нейронных сетей, работа с персептроном
• Постановка геологической задачи для нейронных сетей
• Решение практических геологических задач с помощью нейронных сетей

Модуль 3. Опыт применения нейронных сетей для решения геологических задач в КФУ

Окончательная цена указывается в договоре на обучение. Записаться на курс