Машинное обучение для решения прикладных задач
Институт теоретической и математической физики

Курс посвящен одной из самых передовых областей науки на сегодняшний день - машинному обучению. Слушатели курса познакомятся с классическими методами машинного обучения для решения прикладных задач.

Цель курса — сформировать устойчивые представления о теоретических основах машинного обучения и обучить студентов практическим навыкам работы с алгоритмами искусственного интеллекта в применении к любой области знания. Предполагается, что по окончании курса, студент сможет воспользоваться аппаратом машинного обучения для решения научных и практических задач из любой области.

Для успешного освоения материалов курса необходимо обладать следующими знаниями:

  • Программирование на Python (рекомендуем МФК “Основы программирования и анализа данных на Python”).
  • Линейная алгебра, оптимизация, статистика (рекомендуем факультатив "Математика для анализа данных").

Видеотрансляции занятий будут доступны всем желающим. Студенты, записавшиеся на курс, смогут выполнять домашние задания с автоматической проверкой и получать обратную связь от преподавателей.

Данный курс является составляющей частью серии курсов по искусственному интеллекту в Московском государственном университете. Цель этой серии курсов — предоставление студентам актуальных и современных знаний в области искусственного интеллекта и в различных областях науки о данных. Курс относится к МФК в области ИИ.

Контакты:

Telegram-канал, в котором будут публиковаться объявления по данному курсу:

https://t.me/+1Wa9wucv2jQ1ZjA6

Материалы курса: https://teach-in.ru/course/machine-learning-for-applied-tasks

Общий telegram-канал: https://t.me/msumfk

Вопросы по курсу можно задавать на почту (с указанием названия курса): msu.courses.questions@yandex.ru

Online-курс  Курс по искусственному интеллекту

Факультет
Институт теоретической и математической физики

Преподаватели

Где
онлайн-курс, ауд. Teach-in, YouTube

Когда
Среда 17:00–18:30

Нагрузка:
Аудиторная [ч]: 24
Самостоятельная [ч]: 12

Семестр
Осенний семестр 2022/2023 учебного года

Записалось / всего мест
491 / 500