ID : 67075

Дисципліна : Машинне навчання та аналіз даних в кібербезпеці

Спеціальність : F5 Кібербезпека та захист інформації. Безпека інформаційних і комунікаційних систем.

Семестр : 2 (маг.)

Викладач :

Куперштейн Леонід Михайлович

Навчальні ресурси

Код Назва Автор(и) Тип Вид Рейт.
8339073 КОМУНІКАЦІЇ Куперштейн Л.М.
8339063 Онлайн заняття в Google Meet Куперштейн url 464
8339094 Консультації вівторок 14.00-15.30 url 464
8339070 НОРМАТИВНІ ДОКУМЕНТИ
8339048 Програма дисципліни "Машинне навчання та аналіз даних в кібербезпеці" Куперштейн Л.М. pdf РПр 26
8339088 Машинне навчання та аналіз даних у кібербезпеці Куперштейн Л.М. pdf Сил 173
8339083 ЛЕКЦІЇ (2025)
8339082 Лек 1. Вступ до машинного навчання zip 1
8339080 Лек 2. Мат. основи машинного навчання zip 1
8339055 Лек 3. Базові поняття математичної статистики та теорії ймовірностей для МН zip 1
8339095 Лек 4. Життєвий цикл проекту машинного навчання zip 1
8339096 Лек 5. Лінійна регресія zip 1
8339099 Лек 6. Градієнтний спуск pdf 2
8339081 Лек 7. Логістична регресія rar 1
8339101 Лек 8. Метод найближчого сусіда zip 1
8339102 Лек 9. Дерева рішень zip 1
8339100 Лек 10. Наївний Байєсівський класифікатор zip 1
8339104 Лек 11. Метод опорних векторів zip 1
8339105 Лек 12. Кластеризація zip 1
8339071 ЛЕКЦІЙНІ МАТЕРІАЛИ (СТАРІ)
8339067 Лек 1. Вступ до машинного навчання (Відео. 2021) url
8339079 Лек 1. Вступ до машинного навчання rar
8339068 Лек 2. Основи Python (Відео. 2021) url
8339078 Лек 3. Бібліотека Numpy zip
8339066 Лек 4. Бібліотека Pandas ч.1 (Відео. 2021) url
8339065 Лек 4. Бібліотека Pandas ч.2 (Відео. 2021) url
8339091 Лек 4. Pandas zip
8339064 Лек 5. Мат. статистика в машинному навчанні (Відео. 2023) url
8339045 Лек 6. Життєвий цикл проекту машинного навчання (Відео. 2023) url
8339090 Лек 7. Лінійна регресія (Відео. 2023) url
8339057 Лек 7. Лінійна регресія rar
8339056 Лек 8. Градієнтний спуск rar
8339092 Лек 8. Градієнтний спуск (Відео. 2023) url
8339059 Лек 9. Логістична регресія zip
8339089 Лек 9. Логістична регресія. Класифікція (Відео. 2023) url
8339058 Лек 10. Метод найближчого сусіда rar
8339060 Лек 11. Дерева рішень rar
8339061 Лек 12. Ймовірнісні методи.Наївний Баєс rar
8339047 ПРАКТИЧНІ РОБОТИ
8339076 Практ 1. Numpy. Частина 1 pdf 33
8339074 Практ 1. Numpy. Частина 2 docx 25
8339077 Практ 2. Аналіз даних в Pandas zip 17
8339050 Практ 3. Візуалізація даних docx 18
8339098 Практ 4. Дослідження бібліотеки scikit-learn pdf 23
8339054 Практ 5. Лінійна регресія. Градієнтний спуск zip 16
8339046 Практ 6. Метод kNN rar 15
8339103 Практ. 7-10. Підсумкова. Проєкт pdf 20
8339097 ПРОМІЖНИЙ ТА ПІДСУМКОВИЙ КОНТРОЛЬ
8339093 Перелік запитань на модульний та підсумковий контроль pdf 11
8339069 Розподіл балів xlsx 1
8339072 ДОПОМІЖНІ МАТЕРІАЛИ
8339049 Python CheatSheet 1 pdf 1
8339051 Python CheatSheet 2 pdf 1
8339084 Python CheatSheet 3 pdf 1
8339053 VS Code "гарячі" клавіші pdf 1
8339052 PyCharm "гарячі" клавіші pdf 1
8339085 Numpy CheatSheet pdf 1
8339087 Pandas CheatSheet pdf 2
8339086 Pandas CheatSheet pdf 1
8339044 Visualization: Matplotlib CheatSheet pdf 1
8339075 Visualization: Seaborn CheatSheet pdf 1
8339062 Scikit-learn CheatSheet pdf 1