Нейронные сети и их применение в научных исследованиях
КУРС ПРИ ПОДДЕРЖКЕ НЕКОММЕРЧЕСКОГО ФОНДА РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ «ИНТЕЛЛЕКТ»
Нейронные сети и их применение в научных исследованиях
КУРС ПРИ ПОДДЕРЖКЕ НЕКОММЕРЧЕСКОГО ФОНДА РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ «ИНТЕЛЛЕКТ»
Сегодня передовая наука нуждается в сотрудниках, которые умеют работать с искусственным интеллектом и нейросетями.

Для того, чтобы совершать великие научные открытия и при этом облегчить обработку больших данных и значительно повысить качество своего исследования, можно использовать все возможности нейронных сетей.

Именно поэтому научные сотрудники физического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова объединились и разработали курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».

Программа курса максимально адаптирована для молодых учёных из разных областей науки, чтобы они могли приобрести необходимые навыки работы с нейросетями.

Программа реализована благодаря поддержке Некоммерческого Фонда развития науки и образования «Интеллект».

Для кого курс?
ДЛЯ МАГИСТРОВ, АСПИРАНТОВ, МОЛОДЫХ СОТРУДНИКОВ
РАЗНЫХ ФАКУЛЬТЕТОВ МГУ ИМ. М. В. ЛОМОНОСОВА,

а также выпускников МГУ – аспирантов других вузов и НИИ
Что нужно, чтобы поступить на курс?
• Базовое умение программировать на языке Python
• Базовые знания математического анализа
• Базовые знания линейной алгебры
• Базовые знания математической статистики
• Возможность применить методы искусственного интеллекта в вашей научной работе
В чём преимущества курса?
Актуальность
Обучаем навыкам практического использования методов классического машинного обучения и искусственных нейронных сетей.

Реальная польза
Вы сможете применить полученные знания при обработке больших данных в своих научных исследованиях.
Эффективность
Программа обучения адаптирована под молодых учёных разного профиля. Подробные лекции, полезные блокноты, воркшопы, обратная связь, материалы в открытом доступе — всё это делает обучение максимально понятным и полезным для каждого участника курса.
Поддержка молодых учёных
Бесплатное обучение на курсе, возможность получить именную стипендию, премию за лучшую курсовую работу и за лучшую публикацию результатов исследований.
Что вы получите, пройдя наш курс?
1
Научитесь использовать методы классического машинного обучения и искусственных нейронных сетей на практике, самостоятельно напишете программу и примените её в своей диссертации
2
С помощью нейросети вы сократите время на обработку больших данных и повысите качество своего исследования
3
Сможете подготовить научную публикацию о результатах своего исследования
4
Добьётесь значимых результатов в науке!
Отзывы о курсе
Понравился курс, особенно практическая составляющая. Советовала своим друзьям. Понравилась возможность быстрого старта при практике, интересные задания. Подробные ноутбуки с лекциями. Хорошая организация семинаров, приятная аудитория, в которой работали очно. Доступное объяснение для начинающих, много практики (вот это прямо очень классно было).
Отличные лекторы (умеют интересно преподнести материал, являются экспертами-практиками) + глубокое погружение в материал + практические задания. Мне все понравилось. Я приятно удивлен. Хочется побольше таких курсов и не только для аспирантов, но и для учащихся помладше. Уровень преподавателей мировой, я не преувеличиваю. Спасибо!
Отличный курс, жаль, что занятия закончились. Молодой мотивированный преподавательский состав с внушительным бэкграундом в области нейронных сетей, неформальная обстановка. Основные преимущества курса: Малое количество человек в группе, достаточное время на каждого студента, высокая мотивированность и отдача преподавателей.
Классный курс, очень полезный. Широкий обзор современных подходов.

Единственное подобное, что у меня было, это курс МФК про нейросети на мехмате. Там было в основном про теорию. Преимущество этого курса — ты начинаешь пользоваться методами сразу.
Остались вопросы? Свяжитесь с нами:

По почте: edunetsneural@gmail.com
В мессенджере: telegram
Ваш e-mail:
Напишите нам:
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности