Delivered at:: Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))

Course type:: Compulsory course

When:: 2 year, 1, 2 module

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Программа направлена на изучение современных методов и алгоритмов искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение и глубокое обучение. Курс включает в себя практику работы с нейронными сетями, машинным обучением и глубоким обучением, а также знакомство с реальными примерами использования этих технологий.

Цель освоения дисциплины

Подготовка высококвалифицированных специалистов, способных эффективно использовать методы и алгоритмы искусственного интеллекта для решения задач в различных сферах деятельности.

Планируемые результаты обучения

Объяснять различия между обучением с учителем и без учителя, применять знания об алгоритмах машинного обучения для решения реальных задач, критически оценивать эффективность различных методов машинного обучения в зависимости от конкретной задачи, предлагать инновационные подходы к использованию алгоритмов машинного обучения в новых областях.
Генерировать тексты и переводить языки с помощью технологий искусственного интеллекта, создавать чат-боты и голосовых помощников, способных взаимодействовать с пользователями на естественном языке ,использовать современные инструменты и библиотеки для обработки естественного языка, критически оценивать качество и точность работы моделей обработки естественного языка.
Следить за движением объектов в видеопотоке, анализировать видео и изображения с целью извлечения полезной информации, использовать современные инструменты и библиотеки для обработки изображений и видео, критически оценивать качество и точность работы моделей компьютерного зрения.
Эффективно хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных, применять методы бизнес-аналитики для принятия обоснованных решений, использовать современные инструменты и критически оценивать качество и достоверность данных.
Анализ перспектив развития технологий искусственного интеллекта, оценка возможных областей их применения, социальных и экономических последствий внедрения и инновационных подходов к использованию.
Оценивать риски безопасности данных, анализировать этические принципы, формулировать стратегии повышения доверия и применять знания для создания безопасных решений на базе искусственного интеллекта.

Содержание учебной дисциплины

Алгоритмы машинного обучения
Обработка естественного языка
Компьютерное зрение
Большие данные и аналититка
Безопасность и этика в технологиях искусственного интеллекта
Будущее искусственного интеллекта

Элементы контроля

Доклад
Доклад
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
1+0.9х ((доклад 1 +доклад 2)х0.6+активность х 0.3) +0,1 х посещение

Список литературы

Авторы

Трехлеб Ольга Юрьевна
Булычев Иван Даниилович

Master’s Programme 'Data Mining'

Contacts

Research seminar "Artificial Intelligence Technologies"

Программа дисциплины