Объявлен новый набор на курс!
МФК
Межфакультетский курс
Для всех, кому интересен искусственный интеллект
Компьютерное зрение, распознавание речи, «понимание» текста и многие другие формы узкоспециализированного искусственного интеллекта (ANI — artificial narrow intelligence) сегодня являются частью повседневной жизни. В основе этих технологий лежит машинное обучение, которое используется для построения алгоритмов, которые могут обучаться. В настоящее время одним из самых перспективных методов машинного обучения считается глубокое обучение (нейронные сети). За последние несколько лет глубокое обучение нашло применение практически во всех областях науки: от биологии и физики до лингвистики и философии.

Этот 12-недельный курс даст студентам высокоуровневый обзор современных методов искусственного интеллекта и их применения в различных научных областях. Демонстрации и викторины помогут студентам разобраться, что возможно в настоящее время и что, вероятно, будет возможно в ближайшем будущем. Из-за упрощенного изложения курс не подойдет студентам технических факультетов, которые уже разбираются в нейронных сетях.


Артемий Новоселов (лектор и разработчик курса)
Преподаватели:
Елизаров Сергей Георгиевич
Запуниди Сергей Александрович
Новоселов Артемий Максимович
Нагрузка:
Аудиторная [ч]: 24
Самостоятельная [ч]: 12
Факультет
Физический факультет
Где:
онлайн-курс, ауд. -
Когда:
Среда 15:10–16:40
Семестр:
Весенний семестр 2021/2022 учебного года
Тематическое содержание курса:
Искусственный интеллект и чем он отличается от машинного обучения? Что такое нейросеть? Узкоспециализированный искусственный интеллект. Примеры использования машинное обучения в повседневной жизни. Применение глубокого машинного обучения в науке. Обзор курса.
Лекция 1. Новая суперспособность науки
Алгоритмы и методы обучения. Данные. Модели. Классификация. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 2.
Как учить машины
Линейные модели. Уменьшение размерности. Эмбеддинги слов. Можно ли смоделировать язык? Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 3. Эмбеддинги
Сверточные нейронные сети. Классификация картинок. Детекция объектов. Transfer learning. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 4. Сверточные нейронные сети
Работа с последовательностями. Рекуррентные нейронные сети. Распознавание речи. Работа с текстами. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция №5. Рекуррентные нейронные сети
Механизм внимания. Трансформеры. Self-supervised learning. Трансформеры для текста. Трансформеры для картинок. Объяснимый искусственный интеллект. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция №6.
Self-supervised learning
Генеративный пред-обученный трансформер (GPT). Few shot-learning. Языковые модели. AlphaFold и связанные модели. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция №7. Языковые модели
Генеративные модели. Генеративно-состязательные сети (GAN). Мультимодальные модели. CLIP. Семейство моделей Text2Image. Предсказание погоды с помощью генеративных моделей. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция №8.
Генеративные модели
Основы обучения с подкреплением (RL). Роботы и их взаимодействие с окружающей средой. Искусственный интеллект в экономике. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 9: Обучение с подкреплением
NeRF: нейронные поля. Физические симуляции. Ускорение научных расчетов с помощью нейросетей. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 10: Нейрорендеринг
Графовые сети (GNN). Графовые свертки (GCNN). GNN на службе социологии. GNN для химии. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 11:
Графовые сети
Дополнительные примеры применения машинного обучения, не вошедшие в основную программу.
ML как инструмент для научных исследований. Подведение итогов курса.
Лекция 12:
Финал
Отзывы
Живые примеры, интерес преподавателя к своему делу, современность и актуальность, юмор. Круто и увлекательно, познавательно и полезно) спасибо!
Александра Прибойченко
Широкий круг примеров из совершенно разных областей науки. Мне как геоморфологу интересно будет почитать побольше о применении искусственного интеллекта в науках о Земле.
Мария Писцова
Живость, простота и интересность повествования. Формат проведения лекций и квизов, структурированность.
Александр Гинзбург
Понравилось обилие примеров. Визуал, отсылки к реальным публикациям. Целая библиотека статей :)
Крючечникова Анна
Факультет психологии, специалитет
Географический факультет, магистратура
Географический факультет, бакалавриат
Биологический факультет, бакалавриат