We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Introduction to Artificial Intelligence

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. Курс будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Дать слушателям базовое представление о методах искусственного интеллекта, познакомить с терминологией и научить применять некоторые из методов для решения несложных задач. В процессе обучения вы узнаете больше о мире искусственного интеллекта, его методах и даже самостоятельно научитесь обучать несложные модели на готовых данных.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать: методы и средства решения практических задач с помощью технологий искусственного интеллекта. Уметь: решать задачи обработки данных средствами технологий искусственного интеллекта; решать задачи обработки данных средствами CASE-технологий. Владеть: основами проектирования искусственного интеллекта; основами структур данных программного обеспечения.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в искусственный интеллект
  • Введение в машинное обучение
  • Машинное обучение в задачах классификации
  • Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
  • Введение в теорию вероятностей
  • Введение в математическую статистику
  • A/B тестирование
  • Основы визуализации данных
  • Введение в нейронные сети
  • Нейронные сети в задачах распознавания изображений
  • Нейронные сети в задачах стилизации изображений
  • Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и ассоциативные правила
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Доклад
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.5 * Доклад + 0.5 * Контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Смолин, Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций : учебное пособие / Д. В. Смолин. — 2-е изд., перераб. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2007. — 264 с. — ISBN 978-5-9221-0862-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/2325 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Нишит, П. Искусственный интеллект для .NET: речь, язык и поиск. Конструирование умных приложений с использованием Microsoft Cognitive Services APIs / П. Нишит , перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 298 с. — ISBN 978-5-97060-605-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/112929 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Ноздринова Елена Вячеславовна