Адрес e-mail:

     

Современные методы искусственного интеллекта

     

IMG_9334.JPG


   ᅠᅠᅠ

Кафедра дискретной математики Московского физико-технического института проводит набор на онлайн-магистратуру Modern State of Artificial Intelligence/Современные методы искусственного интеллекта. Программа дает знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта. 


ᅠᅠᅠ

Курсы читаются на английском языке высококвалифицированными преподавателями и признанными экспертами области, среди которых Андрей Райгородский, Радослав Нейчев, Александр Дайняк, Владислав Гончаренко, Анастасия Янина, Максим Жуковский и Юрий Ефимов

 


Студентов ждут стажировки в лаборатории машинного  о интеллекта и других исследовательских лабораториях МФТИ, Яндекса, Сбербанка, 1С, Тинькофф, ABBYY, Huawei.

 

Таблица на сайт.png

ку.jpg

     ᅠᅠᅠ    ᅠᅠᅠ
        ᅠᅠᅠ Введение в искусственный интеллект



Курс знакомит студентов с современным состоянием машинного обучения и искусственного интеллекта: от классических алгоритмов до подходов глубокого обучения и последних достижений в области искусственного интеллекта. В результате студенты формируют устойчивую базу для дальнейшего роста в области ИИ.


  Компьютерное зрение 

 
Через зрительное восприятие мы получаем огромное количество информации об окружающем мире. Методы эффективной обработки визуальной информации и извлечения из нее знаний нужны для таких приложений, как вычислительная фотография, беспилотные автомобили и летательные аппараты. Несмотря на быстрый прогресс последнего десятилетия, эта сфера все еще полна возможностей для развития. Так что сейчас отличный момент для того, чтобы погрузиться в нее, вооружившись классическими методами обработки изображений в сочетании с глубоким обучением.

  Обучение с подкреплением 

 
Обучение с подкреплением — это довольно молодое, но весьма перспективное направление в области искусственного интеллекта. В нем регулярно появляются новые достижения и открытия. Искусственные агенты начинали с крестиков-ноликов, но уже сегодня они превосходят человека в шахматах, StarCraft и сборке реального трехмерного кубика Рубика. Играми дело не ограничивается: методы обучения с подкреплением применяются в компьютерном зрении, экспертных системах, обработке естественного языка, в том числе в машинном переводе, и так далее. 

  Обработка естественного языка 

 
Понимание естественного языка (NLP) — один из ключей к органичному взаимодействию человека и машины. Новые разработки в этой области ведут к ощутимым улучшениям в работе поисковых систем, чат-ботов, машинного перевода, и развивают ИИ в целом. NLP входит в число наиболее прибыльных направлений, и здесь всегда есть куда стремиться и чему учиться.

  Разработка ПО и облачные вычисления 

 
Для создания успешной системы искусственного интеллекта нужны качественные модели,  эффективный и грамотно написанный код, а также профессиональное владение аппаратными средствами и умение работать в команде. Все это требует практики. Внедрение моделей, их развертывание на различных системах, в том числе встроенных (на смартфонах), построение линий передачи данных — шаги, которые необходимы для создания качественного ПО. Студенты пройдут их один за одним.


по.jpg


Абитуриентам необходимо базовое понимание:

     
  •     линейной алгебры — векторных пространств, в том числе над конечными полями, базисов, размерности (предлагается вводный курс для повторения предмета);  
  •     основ математического анализа — пределов последовательностей, непрерывных функций, пределов функций, производных, ряда Тейлора;  
      •     теории вероятностей — классического определения вероятности события, геометрической модели вероятности (предлагается краткое введение в тему);  
•     программирования на Python/C++/R/MATLAB/Java, основной язык обучения — Python.  
     
     
  Количество студентов, которые могут участвовать в программе, не ограничено. Отбор ведет специальная комиссия. Годовая плата составляет 350 000 рублей.

Подать заявку

Порядок подачи заявок.

 

 


Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2020 Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Противодействие коррупции | Сведения о доходах

Политика обработки персональных данных МФТИ

Техподдержка сайта | API

Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru

МФТИ в социальных сетях