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 будет полезной для молодых учёных из разных областей науки, чтобы они могли освоить методы классического машинного обучения и искусственных нейронный сетей для обработки больших данных в своих исследованиях!
Программа реализована благодаря поддержке Некоммерческого Фонда развития науки и образования «Интеллект».
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 будет полезной для молодых учёных из разных областей науки, чтобы они могли освоить методы классического машинного обучения и искусственных нейронный сетей для обработки больших данных в своих исследованиях!
Программа реализована благодаря поддержке Некоммерческого Фонда развития науки и образования «Интеллект».
Для кого курс?
ДЛЯ МАГИСТРАНТОВ, АСПИРАНТОВ, СОТРУДНИКОВ
РАЗНЫХ ФАКУЛЬТЕТОВ МГУ ИМ. М. В. ЛОМОНОСОВА,
ВЕДУЩИХ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.
А также для выпускников МГУ, которые продолжают обучение в аспирантуре
других вузов и НИИ
РАЗНЫХ ФАКУЛЬТЕТОВ МГУ ИМ. М. В. ЛОМОНОСОВА,
ВЕДУЩИХ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.
А также для выпускников МГУ, которые продолжают обучение в аспирантуре
других вузов и НИИ
Что нужно, чтобы поступить на курс?
• Базовое умение программировать на языке Python
• Базовые знания математического анализа и математической статистики
• Базовые знания линейной алгебры
• Возможность применить методы искусственного интеллекта в вашей научной работе
• Базовые знания математического анализа и математической статистики
• Базовые знания линейной алгебры
• Возможность применить методы искусственного интеллекта в вашей научной работе
В чём преимущества курса?
Программа подходит для молодых учёных любого профиля
Курс будет полезен представителям как естественных, так и технических и общественно-гуманитарных наук
Много практики
2/3 части каждого занятия – это практика
на реальных примерах для отработки навыков
Помощь преподавателя на всех этапах обучения
Преподаватели ответят на все вопросы и помогут найти решение даже для самых сложных задач
Поддержка молодых учёных
Бесплатное обучение на курсе, возможность получить именную стипендию, премию за лучшую курсовую работу и лучшую публикацию результатов исследований
Что вы получите, пройдя наш курс?
- 1Научитесь использовать методы классического машинного обучения и искусственных нейронных сетей на практике,
самостоятельно напишете программу и примените её в своей диссертации - 2Сможете подготовить научную публикацию о результатах своего исследования
- 3Получите именной сертификат об окончании курса, подтверждающий ваши знания и навыки
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).Аспирантка ВМК МГУ
- 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!Аспирант ВМК МГУ
- 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:
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
