Название: “Применение методов машинного обучения в анализе данных коллайдерных экспериментов, астрофизики космических лучей и гамма-астрономии”.

Данный курс является дисциплиной по выбору студентов четвертого семестра второго курса магистратуры.

Аннотация. Курс лекций призван дать понимание наиболее актуальных методов машинного обучения применяемых в современных физических экспериментах и возможность самостоятельного использования существующих открытых пакетов программ создания нейронных сетей, для простых задач. Вначале курса дается краткое введение в постановку задачи и методы машинного обучения. В силу своей эффективности, универсальности основным объектом изучения в данном курсе выбраны нейронные сети в различных модификациях, включая методы глубокого обучения. Использование методов машинного обучения излагается на основе реальных современных анализов данных поступающих с коллайдерных (CMS, LHC) экспериментов и астрофизики космических частиц и гамма-астрономии.