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 остро нуждается в сотрудниках, умеющих применять возможности искусственного интеллекта для исследовательских целей!

Чтобы совершать великие научные открытия и при этом облегчить обработку больших данных, 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».

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

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

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

а также 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
• Базовые знания линейной алгебры
• Базовые знания математической статистики
• Возможность применить методы искусственного интеллекта в вашей научной работе
В чём преимущества курса?
Реальная польза
Научитесь самостоятельно создавать и обучать модели под задачи своего исследования, разберётесь в механизме и математическом аппарате ряда архитектур
Много практики
Разнообразные практические задания по каждой теме лекций. Вы начинаете пользоваться изученными методами сразу, отрабатывая теорию на практике
Эффективность
Программа обучения специально 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
Сможете повысить качество своего исследования и лучше подготовится к защите
3
Сможете подготовить научную публикацию о результатах своего исследования
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