наверх

Введение в искусственный интеллект

4 марта - 2 июня 2019 г.
Старт через 40 дней
53 дня
До конца записи
  • 12 недель

    длительность курса

  • от 3 до 4 часов в неделю

    понадобится для освоения

Данный курс ставит перед собой цель обрисовать текущее состояние методов искусственного интеллекта. В рамках курса рассматриваются методы анализа данных и то, как их использование может поменять бизнес; разбираются современные постановки задач в машинном обучении; обсуждаются методы визуализации данных различной сложности. Кроме того, рассматривается принцип работы искусственных нейронных сетей и их применение к решению реальных задач. Курс будет интересен и полезен студентам социальных и гуманитарных специальностей без бэкграунда в данной сфере

О курсе

За последние десятилетия во многих областях науки и индустрии стали накапливаться большие объемы данных, а также стали развиваться методы машинного обучения, позволяющие извлекать из этих данных знания и экономическую пользу. Сегодня методы анализа данных позволяют решать настолько сложные задачи, что в применении к ним всё чаще используют термин “искусственный интеллект”.

Данный курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта.

В результате усвоения курса слушатели научатся проводить базовый статистический анализ и визуализировать данные. Курс дает необходимую базу для освоения терминологии машинного обучения.  Также слушатели познакомятся с большим количеством задач и алгоритмов искусственного интеллекта, которые помогают решить эти задачи.

Для успешного прохождения курса студентам достаточно знаний по математике в объеме 9 классов средней школы, а базовых навыков работы в MS Excel.

Формат

Курс состоит из коротких видеолекций от 5 до 15 минут длиной. После некоторых лекций предлагаются неоцениваемые вопросы. На каждой неделе будет представлен оцениваемый тест из 10-15 вопросов, а также для нескольких тем будут предложены расчетные задачи и задания с взаимным оцениванием.

Требования

Для успешного освоения курса обучающийся должны владеть следующими знаниями и навыками:

- Знание математики в объеме 9 классов средней школы

- Знакомство с основами работы в MS Excel

Программа курса

  1. Введение в ИИ
  2. Терминология ML
  3. Введение в теорию вероятностей
  4. Основы статистического анализа
  5. Визуализация данных
  6. Введение в нейронные сети
  7. Визуальный ИИ и задачи Computer Vision
  8. Задачи Content Generation и Style Transfer
  9. Применение ИИ в UX/UI
  10. A/B тестирование
  11. Рекомендательные системы, ассоциативные правила
  12. ИИ в задачах дизайна

Формируемые компетенции

Курс помогает сформировать следующие компетенции:

- владение культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения (ОК-9);

- способность понимать  основные  процессы и тенденции, протекающие в современной культуре,

анализировать культурные явления в широком социальном и историческом контексте (ПК-9);

- навыки поиска, упорядочивания и обработки информации из различных источников в социокультурной сфере, компетенции анализа, структурирования, обоснованного и  наглядного изложения обработанной информации (ПК-14).

Направления подготовки

Компьютерные технологии
портрет преподавателя

Бурова Маргарита Борисовна


Должность: приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска/Факультет компьютерных наук

портрет преподавателя

Мягких Павел Игоревич


Должность: приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска/Факультет компьютерных наук

портрет преподавателя

Трусов Иван Алексеевич


Должность: приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска/Факультет компьютерных наук