МФК
Межфакультетский курс
Нейронные сети и их применение в научных исследованиях
МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» разработан на основе программы одноимённого курса для молодых учёных.

Из-за упрощённого изложения МФК подойдёт студентам, которые только хотят начать разбираться в теме искусственного интеллекта.
Записаться на МФК и получить зачёт могут студенты любых факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова (кроме физического).

Материалы лекций доступны всем желающим для самостоятельного изучения.
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 упрощённого изложения курс может быть неинтересен студентам технических факультетов, которые уже разбираются в нейронных сетях.
Виктор Немченко МГУ
Виктор Немченко
Преподаватель:
Немченко Виктор Андреевич
Разработчики:
Елизаров Сергей Георгиевич
Запуниди Сергей Александрович
Новосёлов Артемий Максимович
Нагрузка:
Аудиторная [ч]: 24
Самостоятельная [ч]: 12
Формат:
Очные занятия
Место проведения:
Физический факультет
Аудитория ЦФА
Когда:
Среда
15:10–16:40
Семестр:
Весенний семестр
2023/2024 учебного года
Количество мест:
500
Регистрация:
Открыта. Записаться можно через личный кабинет студента и преподавателя

Тематическое содержание курса:

Искусственный интеллект и чем он отличается от машинного обучения? Что такое нейросеть? Узкоспециализированный искусственный интеллект. Примеры использования машинного 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:
Линейные модели
Свёрточные нейронные сети. Классификация картинок. Детекция объектов. Transfer learning. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 4:
Свёрточные сети
Работа с последовательностями. Рекуррентные нейронные сети. Распознавание речи. Работа с текстами. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 5:
Рекуррентные сети
Механизм внимания. Трансформеры. Self-supervised learning. Трансформеры для текста. Трансформеры для картинок. Объяснимый искусственный интеллект. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 6:
Трансформеры (1)
Генеративный пред-обученный трансформер (GPT). Few shot-learning. Языковые модели. AlphaFold и связанные модели. Примеры из различных научных дисциплин.
Лекция 7: Трансформеры (2). GPT
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
и физическое моделирование
Графовые сети (GNN). Графовые свёртки (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
  • Курс понравился, даёт общее представление о нейросетях, всё объясняется простыми словами и с примерами. Лекции небольшие и насыщенные, без рассусоливания, условия получения зачёта адекватные и выполнимые. Понравилась конкурсная работа по созданию видео с помощью нейросетей, мотивировало опробовать разные варианты, разобраться с механизмами. Спасибо!)
    Дарья Румак
    Биологический факультет, магистратура
  • Хороший МФК для ознакомления с основными принципами работы нейронных сетей, подойдёт тем, кто наслышан про ИИ, но не знает, как войти в тему. Лектор очень позитивный и доброжелательный! Форма отчётности крайне простая и не отнимающая много времени: 3 теста за семестр, которые достаточно написать правильно, хотя бы, на половину. В случае неудачи, есть несколько альтернативных творческих заданий.
    В целом, рекомендую! Для себя открыл несколько очень удобных инструментов, которыми теперь пользуюсь на регулярной основе.
    Андрей Белоха
    Химический факультет, специалитет
  • Курс понравился, было довольно интересно. Возможно, хотелось бы увидеть чуть больше теории. Но только не на зачёте!!!))) Сам тоже хотел бы начать разбираться в нейронных сетях, подумываю над прохождением углубленных курсов. Было бы интересно применять это всё в работе.
    Роман Верещакин
    Геологический факультет, бакалавриат
  • Очень интересный материал. Преподаватель проводит занятия с интересом и различными подходами. Отвечает на все вопросы. Спасибо огромное!
    Вячеслав Зорин
    ФИЯР, специалитет
  • Очень классный курс! Спасибо! Хотелось бы, чтобы авторы выпустили мануал по нейросетям и введению в их использование
    Андрей Коротков
    Экономический факультет, магистратура
  • Курс подходит для начинающих, даёт хорошую базу
    Мария Черниговская
    Факультет психологии, специалитет
  • Курс очень понравился, всё было интересно и понятно)
    Максим Маслов
    Химический факультет, специалитет
  • Понравилось обилие примеров. Визуал, отсылки к реальным публикациям. Целая библиотека статей :)
    Анна Крючечникова
    Биологический факультет, бакалавриат
  • Живость, простота и интересность повествования. Формат проведения лекций и квизов, структурированность.
    Александр Гинзбург
    Географический факультет, магистратура
  • Преподаватель был на одной волне со студентами, отлично с ними общался, был открыт для обратной связи. Отдельная благодарность за годные мемы. Спасибо за интересный курс!
    Татьяна Сиваченко
    Экономический факультет, бакалавриат
  • Довольно крутая подача материала: через шутки, мемы, так сказать, юмор помогает разобраться в достаточно сложных темах. Для себя узнал много крутых лайфхаков, которые буду стараться использовать в дальнейшем.
    Иван Фролышев
    Географический факультет, магистратура
  • Живые примеры, интерес преподавателя к своему делу, современность и актуальность, юмор.
    Круто и увлекательно, познавательно и полезно) Спасибо!
    Александра Прибойченко
    Факультет психологии, специалитет
  • 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
    Географический факультет, бакалавриат
  • Классный МФК! Мне показался сложным, но интересным. Спасибо за интерактивные штуки, я сделала много мемов благодаря ИИ. Продолжайте в том же духе!
    Маргарита Бруннер
    Химический факультет, специалитет