Нейронные сети и их применение
в научных исследованиях
в научных исследованиях
КУРС ПРИ ПОДДЕРЖКЕ НЕКОММЕРЧЕСКОГО ФОНДА РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ «ИНТЕЛЛЕКТ»
КУРС ДЛЯ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ВСЕХ ФАКУЛЬТЕТОВ МГУ ИМЕНИ М. В. ЛОМОНОСОВА
КУРС ДЛЯ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ВСЕХ ФАКУЛЬТЕТОВ МГУ ИМЕНИ
М. В. ЛОМОНОСОВА
М. В. ЛОМОНОСОВА
Современная наука нуждается в компетентных сотрудниках, умеющих применять искусственный интеллект для исследовательских целей.
Поэтому мы разработали курс, который подойдёт молодым учёным всех факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова!
На курсе мы не только научим вас применять методы классического машинного обучения и искусственные нейронные сети для обработки больших данных в ваших исследованиях, но и будем сопровождать вашу научную работу: научим проводить и валидировать эксперименты с ИИ, окажем поддержку, начиная со сбора данных и заканчивая научной публикацией.
Поэтому мы разработали курс, который подойдёт молодым учёным всех факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова!
На курсе мы не только научим вас применять методы классического машинного обучения и искусственные нейронные сети для обработки больших данных в ваших исследованиях, но и будем сопровождать вашу научную работу: научим проводить и валидировать эксперименты с ИИ, окажем поддержку, начиная со сбора данных и заканчивая научной публикацией.
Слушатели курса во время занятий
Кто может поступить на курс:
• Студенты 5-6 курса специалитета МГУ
• Магистранты МГУ
• Аспиранты МГУ
• Сотрудники МГУ, которые занимаются научными исследованиями
• Выпускники МГУ, которые продолжают обучение в аспирантуре других вузов и НИИ
• Магистранты МГУ
• Аспиранты МГУ
• Сотрудники МГУ, которые занимаются научными исследованиями
• Выпускники МГУ, которые продолжают обучение в аспирантуре других вузов и НИИ
Что нужно, чтобы поступить:
• Базовое умение программировать на языке Python
• Базовые знания математического анализа
• Базовые знания линейной алгебры
• Базовые знания математической статистики
• В вашей научной области можно применить нейросети для анализа данных
• Базовые знания математического анализа
• Базовые знания линейной алгебры
• Базовые знания математической статистики
• В вашей научной области можно применить нейросети для анализа данных
Курс будет одинаково полезен представителям естественных, технических и общественно-гуманитарных наук
60% каждого занятия –
это практика
на реальных примерах для отработки навыков
это практика
на реальных примерах для отработки навыков
Преподаватели ответят на все вопросы и помогут найти решение даже для самых сложных задач
Программа подходит для молодых учёных любого профиля
Много практики
Помощь на всех этапах обучения
В чём преимущества курса:
Бесплатное обучение,
стипендии лучшим слушателям курса,
гранты лучшим авторам курсовых работ и научных публикаций
стипендии лучшим слушателям курса,
гранты лучшим авторам курсовых работ и научных публикаций
Поддержка молодых учёных
Что вас ждёт по окончании курса?
Наличие научных публикаций с использованием ИИ, как и навыки его применения, являются неоспоримым преимуществом для учёных.
С таким бэкграундом появляются возможности заниматься более интересными задачами, быстрее находить «прорывные» решения и стать уникальным научным сотрудником в лучших исследовательских отделах индустрии и в академических лабораториях.
Пройдя наш курс вы:
С таким бэкграундом появляются возможности заниматься более интересными задачами, быстрее находить «прорывные» решения и стать уникальным научным сотрудником в лучших исследовательских отделах индустрии и в академических лабораториях.
Пройдя наш курс вы:
1
Самостоятельно напишете программу и примените её в своём исследовании
3
Получите именной сертификат, подтверждающий ваши знания и навыки
2
Подготовите научную публикацию по результатам своего исследования
Отзывы
- 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).Выпускница 1-го потока курса
Аспирант ВМК МГУ - Мне понравился курс своей наполненностью — изученного материала было достаточно для выполнения моей научной работы.
Мне кажется, он идеально подойдёт для тех, у кого научная работа целиком и полностью связана с нейронными сетями и машинным обучением. Однако, будьте готовы, что если вы ничего до этого не слышали о нейронных сетях, то будет достаточно тяжело, так как курс требует большой отдачи.Выпускница 2-го потока курса
Аспирант Физического факультета МГУ - Курс по применению нейронных сетей в научных исследованиях однозначно лучший курс, связанный с программированием (из тех, что я проходил).
А самой важной частью этого курса оказалась работа над собственным проектом. По ощущениям, написание собственной модели и работа с данными — это самый эффективный способ влиться в мир нейронных сетей. После завершения первого мини-проекта и начинается настоящее изучение.Выпускник 3-го потока курса
Аспирант Физического факультета МГУ - Очень интересный и модный практически-ориентированный курс. Задач для машинного обучения в моей лаборатории оказалось уйма, и не будет преувеличением сказать, что этот курс изменил нашу научную группу.
Особую благодарность хотел бы выразить Ивченко Александру, который был моим преподавателем, а также всему тёплому коллективу курса!Выпускник 4-го потока курса
Научный сотрудник Физического факультета МГУ
Хотите поступить на курс? Тогда вам сюда
Есть вопросы по курсу? Свяжитесь с нами:
По почте: edunetsneural@gmail.com
В телеграм-чате для абитуриентов
Напишите нашему PR-менеджеру в телеграм
или воспользуйтесь формой обратной связи:
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности