1. Ежемесячный архив
  2. июля 2025

июля 2025

Обучение с подкреплением

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Цели дисциплины: 1. Формирование у студентов систематизированных знаний о фундаментальных принципах и методах обучения с подкреплением. 2. Развитие практических навыков реализации и применения алгоритмов RL для решения прикладных задач. 3.

Машинное обучение на нестандартных данных

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Сформировать у студентов теоретические знания и практические навыки по применению методов машинного обучения в условиях нестандартных данных: малых выборок, несбалансированных распределений, больших объёмов, сдвига данных (drift) и высокого уровня шума.

Генеративные нейронные сети

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Цель: формирование у студентов знаний и навыков в области генеративных нейронных сетей (GAN, VAE, Diffusion Models), их архитектуры, а также практических навыков разработки, обучения и применения генеративных моделей глубокого обучения для создания новых данных, аналогичных реальным.

Разработка цифровых сервисов с использованием LLM

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины является формирование у студентов практических навыков и системного понимания процесса разработки цифровых сервисов на основе больших языковых моделей (LLM), включая проектирование, настройку и интеграцию автономных ИИ-агентов и мультиагентных систем.

Интеллектуальная обработка естественного языка

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в области интеллектуальной обработки естественного языка, включая базовые и современные методы предобработки, анализа, классификации, генерации и понимания текста. .

Основы компьютерного зрения

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Цель: формирование у студентов базовых знаний о принципах обработки, анализа и интерпретации визуальной информации с использованием современного программного инструментария и методов искусственного интеллекта.

Глубокие нейронные сети

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины - освоение студентами фундаментальных принципов построения, обучения и применения глубоких нейронных сетей для решения практических задач широкого спектра.

Интеллектуальный анализ данных

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины является ознакомление студентов с основными методами и алгоритмами интеллектуального анализа данных (ИАД) — поиск шаблонов, классификация, кластеризация, поиск аномалий, а также формирование навыков идентификации базовых задач ИАД в реальных предметных областях и уме

Социальные, правовые и этические вопросы искусственного интеллекта

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины: изучить социальные, правовые и этические вопросы систем искусственного интеллекта.

Трек индустриального партнёра

PDFПрограмма дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Драйвер дисциплины — подготовка специалистов, готовых сразу после выпуска из университета приступить к работе у индустриальных партнеров без дополнительного обучения.
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.