Openedu.ru

Русский
язык курса
от 10 до 16 недель
длительность курса
от 4 до 7 часов в неделю
понадобится для освоения
2 зачётных единицы
для зачета в своем вузе

О курсе

Курс «Основы искусственного интеллекта» предлагает слушателям комплексное введение в ключевые концепции и методы, формирующие современную область искусственного интеллекта. Лектор курса, Душкин Роман Викторович, эксперт в области искусственного интеллекта и старший преподаватель кафедры 22 «Кибернетика» НИЯУ МИФИ, освещает историческое развитие искусственного интеллекта, начиная с античности и заканчивая современными подходами, такими как машинное обучение, эволюционные алгоритмы и системы, основанные на знаниях. Слушатели познакомятся с базовыми задачами искусственного интеллекта, такими как поиск пути на графе и обработка естественного языка, а также важными инструментами, включая формулу Байеса и структуры данных. Курс также включает изучение символьного подхода, генетических алгоритмов и нейронных сетей, что позволит понять разнообразие методов и их практическое применение. Особое внимание уделяется обучению с подкреплением и архитектурному подходу к когнитивным процессам, что помогает осознать взаимодействие агентов с окружающей средой. Курс завершается обсуждением современных тенденций и будущих направлений в области искусственного интеллекта, предоставляя слушателям возможность углубить свои знания и подготовиться к решению актуальных задач в этой области.

Формат

Стоимость доступа к материалам курса за исключением ознакомительной части (включая тестовые материалы и возможность пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат) составляет 3600 рублей. Для этого нужно пройти текущее тестирование не меньше чем на 60% и итоговый тест не меньше чем на 60%.

Информационные ресурсы

Душкин Р. В. (2019) Искусственный интеллект. — М.: ДМК-Пресс, 2019. — 280 с. — ISBN 978-5-97060-787-9.
Шумский С. А. (2024) Машинный интеллект: очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта / С. А. Шумский; МФТИ (НИУ). — М.: ИНФРА-М: РИОР, 2024. — 340 с.
Рассел С. (2021) Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг; перевод с английского и редакция А. В. Слепцова. — 4-е изд. — М., СПб: Диалектика, 2021.

Требования

Базовые знания в области информатики и математики.
Интерес к искусственному интеллекту и его приложениям.
Опыт работы с компьютером на уровне пользователя.
Желание изучать новые технологии.

Программа курса

Модуль 1. Базовые концепции искусственного интеллекта

Урок 1. Что такое искусственный интеллект?
Урок 2. Поиск пути на графе как базовая задача искусственного интеллекта
Урок 3. Обработка естественного языка как центральная задача искусственного интеллекта
Урок 4. Формула Байеса
Урок 5. Краткое введение в базы данных и базы знаний
Урок 6. Введение в структуры данных для организации памяти

Модуль 2. Парадигмы и направления искусственного интеллекта

Урок 7. Символьный подход в искусственном интеллекте
Урок 8. Краткое введение в генетические алгоритмы
Урок 9. Машинное обучение
Урок 10. Краткое введение в теорию нейронных сетей
Урок 11. Обучение с подкреплением
Урок 12. Введение в архитектурный подход к когнитивным процессам

Результаты обучения

В результате обучения по курсу слушатель будет

Знать:

Основные понятия и принципы искусственного интеллекта (ИИ).
Общие алгоритмы и модели, применяемые в ИИ.
Основы машинного обучения и нейронных сетей.
Модели и методы обработки данных в ИИ.
Междисциплинарные аспекты применения ИИ в науке, технике и бизнесе.
Методики разработки и внедрения ИИ в практические задачи.

Уметь:

Анализировать и разрабатывать алгоритмы ИИ в различных областях, включая обработку изображений, текстов и данных.
Примененять методов машинного обучения для решения практических задач.
Создавать и обучать модели машинного обучения, примененять нейронные сети для обработки данных.
Использовать ИИ для автоматизации и оптимизации процессов.

Владеть:

Навыками разработки и внедрения моделей ИИ для анализа и прогнозирования данных.
Навыками применения инструментов и платформ для разработки ИИ-решений.
Навыками экспериментальных исследований и оптимизации алгоритмов ИИ в разнообразных задачах.

Формируемые компетенции

Код и наименование компетенции	Код и наименование индикатора достижения компетенции
ОПК-1 [2] – Способен применять естественнонаучные и общеинженерные знания, методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в профессиональной деятельности	З-ОПК-1 [2] – Знать основные объекты дискретной математики и методы их описания и исследований; проблемы алгоритмической разрешимости задач и эффективной вычислимости чисел. У-ОПК-1 [2] – Уметь решать основные задачи математической логики; однозначно задавать объекты дискретной математики, приводить их к стандартным формам, выполнять эквивалентные преобразования; определять сложности алгоритмов, применение прямых и косвенных доказательств теорем, определение принадлежности функций к соответствующим классам В-ОПК-1 [2] – Владеть методами математической логики для решения задач формализации, анализа и синтеза логических схем, для нахождения инвариантов циклических и условных конструкций в информатике, для выполнения эквивалентных преобразований; методами применения логического подхода к решению сложных задач с помощью их декомпозиции.
ОПК-1 [3] – Способен применять фундаментальные знания, полученные в области математических и (или) естественных наук, и использовать их в профессиональной деятельности	З-ОПК-1 [3] – знать естественнонаучные методы познания окружающего мира, знать фундаментальный математический аппарат; У-ОПК-1 [3] – уметь применять естественнонаучные и математические методы исследования различных явлений, процессов и задач В-ОПК-1 [3] – владеть навыками исследования различных явлений и процессов с использованием естественнонаучного и математического подхода
ОПК-1 [1] – Способен оценивать роль информации, информационных технологий и информационной безопасности в современном обществе, их значение для обеспечения объективных потребностей личности, общества и государства	З-ОПК-1 [1] – знать значение информации, информационных технологий и информационной безопасности для обеспечения объективных потребностей личности, общества и государства У-ОПК-1 [1] – уметь представлять роль информации, информационных технологий и информационной безопасности в современном обществе В-ОПК-1 [1] – владеть основными методами информационной безопасности
ОПК-2 [3] – Способен использовать и адаптировать существующие математические методы и системы программирования для разработки и реализации алгоритмов решения прикладных задач	З-ОПК-2 [3] – знать существующие математические методы и системы программирования необходимые для реализации алгоритмов решения прикладных задач У-ОПК-2 [3] – уметь использовать и адаптировать существующие математические методы и системы программирования необходимые для реализации алгоритмов решения прикладных задач В-ОПК-2 [3] – владеть навыками реализации математических алгоритмов для решения прикладных задач с использованием существующих систем программирования
ОПК-2 [1] – Способен применять информационно-коммуникационные технологии, программные средства системного и прикладного назначения, в том числе отечественного производства, для решения задач профессиональной деятельности	З-ОПК-2 [1] – знать программные средства системного и прикладного назначения, информационно-коммуникационные технологии для решения профессиональных задач У-ОПК-2 [1] – уметь применять программные средства системного и прикладного назначения, информационно-коммуникационные технологии для решения профессиональных задач В-ОПК-2 [1] – владеть принципами работы программных средств системного и прикладного назначения, информационно-коммуникационных технологий для решения профессиональных задач
ОПК-3 [3] – Способен применять и модифицировать математические модели для решения задач в области профессиональной деятельности	З-ОПК-3 [3] – знать принципы построения математических моделей физических явлений и процессов У-ОПК-3 [3] – уметь формулировать математические модели различных явлений и процессов на основе физических принципов и законов В-ОПК-3 [3] – владеть навыками построения математических моделей физических явлений и процессов
ОПК-3 [1] – Способен использовать необходимые математические методы для решения задач профессиональной деятельности	З-ОПК-3 [1] – основные математические методы для решения задач обеспечения защиты информации У-ОПК-3 [1] – уметь использовать основные математические методы для решения задач обеспечения защиты информации В-ОПК-3 [1] – владеть основными математическими методами для решения задач обеспечения защиты информации
ОПК-4 [1] – Способен применять необходимые физические законы и модели для решения задач профессиональной деятельности	З-ОПК-4 [1] – знать основные черты современной естественнонаучной картины мира и физические основы функционирования средств защиты информации У-ОПК-4 [1] – уметь объяснять физические принципы функционирования средств защиты информации В-ОПК-4 [1] – владеть основными принципами функционирования средств защиты информации
УК-1 [2, 3] – Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач	З-УК-1 [2, 3] – Знать: методики сбора и обработки информации; актуальные российские и зарубежные источники информации в сфере профессиональной деятельности; метод системного анализа У-УК-1 [2, 3] – Уметь: применять методики поиска, сбора и обработки информации; осуществлять критический анализ и синтез информации, полученной из разных источников В-УК-1 [2, 3] – Владеть: методами поиска, сбора и обработки, критического анализа и синтеза информации; методикой системного подхода для решения поставленных задач
УКЕ-1 [1, 2, 3] – Способен использовать знания естественнонаучных дисциплин, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в поставленных задачах	З-УКЕ-1 [1, 2, 3] – знать: основные законы естественнонаучных дисциплин, методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования У-УКЕ-1 [1, 2, 3] – уметь: использовать математические методы в технических приложениях, рассчитывать основные числовые характеристики случайных величин, решать основные задачи математической статистики; решать типовые расчетные задачи В-УКЕ-1 [1, 2, 3] – владеть: методами математического анализа и моделирования; методами решения задач анализа и расчета характеристик физических систем, основными приемами обработки экспериментальных данных, методами работы с прикладными программными продуктами