Курс по искусственному интеллекту В условиях глобальной турбулентности, глобальной цифровизации, новой технологической реальности, «гонки искусственного интеллекта» внимание прежде всего молодых людей приковано к вопросам искусственного интеллекта и цифрового развития экономики. Поколение альфа выросло в цифровую эпоху формирования и развития нового технологического уклада. Нынешние студенты «срослись» со смартфоном, используют новые технологии в сфере образования. Их увлекает новое в развитии цифровой экономики и прежде всего искусственный интеллект, ChatGPT и DeepSeek, их возможности и границы, а также криптовалюты. На основе междисциплинарного анализа авторы МФК «Искусственный интеллект и цифровое развитие» вносят свою посильную лепту в дело цифровой грамотности студентов МГУ в контексте осмысления феномена цифровой эко...
Курс читают
Андреев А. И. (доцент)
Юдина Т. Н. (старший научный сотрудник)
Где: Четвертый учебный корпус В, ауд. 555
Когда: Среда 17:00–18:30
В настоящее время мир вступил в период кардинальных изменений, в кризисную эпоху, когда ломаются тенденции развития, сложившиеся в последние десятилетия. В этих условиях повышается актуальность долгосрочного прогноза мировой динамики, являющегося основой для стратегического планирования и управления. Этот прогноз должен основываться на объективных методах, опирающихся на выявление фундаментальных закономерностей и математическое моделирование глобальных процессов в демографической, природно-экологической, экономической, технологической, социальной, политической сферах. Цель курса – познакомить студентов с возможностями, ограничениями и перспективами современных методов моделирования и прогнозирования глобальных процессов, с результатами долгосрочного прогноза и их использованием в интереса...
Курс читают
Малков С. Ю. (профессор)
Где: Четвертый учебный корпус В, ауд. 555
Когда: Среда 15:10–16:40
Целью изучения дисциплины «Финансовый анализ компаний высокотехнологичного бизнеса» является формирование у студентов комплекса теоретических и практических знаний и навыков в области анализа бухгалтерской (финансовой) отчетности и оценки эффективности ведения бизнеса, компетенций по обоснованию и принятию эффективных управленческих решений в финансово-хозяйственной деятельности организации.Финансовый анализ рассматривается как инструмент обработки данных и подготовки базы для принятия решений, направленных на достижения максимальной доходности с учетом риска возможных потерь. Особенное внимание уделяется в курсе вопросам учета скорости роста бизнеса при проведении анализа, прогнозирование роста и оценки стоимости роста. В курсе делается акцент на изучение комплексной системы финансового а...
Курс читают
Волков Ю. В. (старший преподаватель)
Где: Первый учебный корпус, ауд. 546
Когда: Среда 17:00–18:30
Курс по искусственному интеллекту Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» призвана дать общее представление о прикладных системах искусственного интеллекта, сформировать базовое представление, умения и навыки по основам инженерии знании и нейроинформатики как двум основным направлениям построения интеллектуальных систем, а также дать представление о роли искусственного интеллекта и нейроинформатики в развитии информатики в целом, а также, в научно-техническом прогрессе.Дисциплина обеспечивает совершенствование навыков, полученных при изучении основ программирования. Дисциплина находится на стыке программирования и математики с большей ориентацией на практическое использование в программировании. Дисциплина формирует дополнительные знания для дисциплин, связанных с изучением и разработкой программного обеспечения.Рез...
Курс читают
Моисеев Н. А.
Где: Первый учебный корпус, ауд. 543
Когда: Среда 17:00–18:30
Online-курс Целью изучения дисциплины «Управление рисками» является формирование у слушателей комплекса современных теоретических и практических знаний и навыков в области идентификации, оценки и противодействия рисковым событиям в компаниях.Снизить риски и обеспечить безопасность бизнеса, выстроить процессы управления рисками, проводить анализ и оценку рисков, анализировать финансовые риски с позиции возможности и условий привлечения дополнительного капитала, управлять стратегическими, операционными и инвестиционными рисками, измерять доходность бизнеса с учетом рисков.Риск менеджмент рассматривается как инструмент достижения максимальной доходности с учетом риска возможных потерь. Управление рисками не является технологией, позволяющей избежать потери вообще. Риски потерь, особенно финансовых, сопро...
Курс читают
Волков Ю. В. (старший преподаватель)
Курс по искусственному интеллекту Курс лекций знакомит студентов с целями, задачами и методами палеографии - вспомогательной дисциплины историко-филологического цикла, позволяющей при помощи классических методов исследования, ИИ-инструментов и ML:определить время и место создания письменного источника;дешифровать (корректно прочитать) текст источника;воссоздать историю возникновения конкретной надписи, списка текста и пр.;определить авторство и составить психологический портрет исполнителя текста;выявить подделки.Благодаря наблюдениям за общими эволюционными (и революционными) изменениями внешних признаков древнерусских текстов X/XI–XVII вв. (пергаменных и бумажных рукописных книг и грамот, грамот на бересте, надписей на печатях и монетах, на иконах и фресках, на штукатурке стен храмов, на надгробных плитах и пр.) слушател...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Где: Второй учебный корпус, ауд. П9
Когда: Среда 15:10–16:40
В курсе лекций обсуждаются основные направления ведущихся в настоящее время научных исследований с использованием космических аппаратов. Анализируются научные и технические достижения в освоении космоса со времени запуска первого спутника Земли. При разработке ракетно-космических систем необходимо было решить много научных и технических задач, не имеющих аналогов в прошлом. Осуществление как длительных пилотируемых орбитальных полетов, так и полетов космических аппаратов в ближнем и дальнем космосе невозможно без решения задач управления космическими полётами. С задачей управления полётом тесно связана задача управления экспериментом - комплекс мероприятий, обеспечивающий получение необходимой научной информации после выведения космического аппарата на орбиту. На выполнение на...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Где: Второй учебный корпус, ауд. 825П
Когда: Среда 15:10–16:40
Цель курса формирование у студентов общих представлений о сущности и специфике профессиональной педагогической деятельности; знакомство с базовыми педагогическими понятиями на основе сопоставления различных точек зрения и использования данных других наук о человеке; подготовка студентов к использованию знаний современной педагогики в их культурно-просветительской и будущей профессиональной деятельности. Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи: • Освоение студентами основных категорий педагогики, определив ее место в системе наук о человеке, раскрыв ее задачи и структуру;• Ознакомление с требованиями к личности педагога;• Создание условий для развития педагогического мышления, упрочению гражданской позиции, мировоззренческих установок ...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Курс читают
Тореева Т. А.
Романова Е. А.
Гасанова Р. Р.
Панова Л. Д.
Новикова Г. В. (доцент)
Кузнецов В. А.
Пономарев Р. Е. (доцент)
Где: Второй учебный корпус, ауд. П-12
Когда: Среда 17:00–18:30
Online-курс Курс по искусственному интеллекту Курс посвящен основам программирования на языке Python. Слушатели курса познакомятся с основными конструкциями языка Python и парадигмами программирования, а также с инструментами для анализа и визуализации данных.Основная цель курса - это изучение основ работы с данными с помощью языка Python.Темы курса: • синтаксис языка Python; • коллекции «золотого фонда» Python; • визуализация данных; • библиотеки NumPy и Pandas; • извлечение и получение данных; • парадигмы программирования.Данный курс является составляющей частью серии курсов по искусственному интеллекту в Московском государственном университете. Рекомендован к прослушиванию параллельно с курсом по математике для анализа данных в онлайн-формате. Продолжением данного курса являются курсы по машинному обучению, нейрон...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Курс читают
Горохов О. Е.
Online-курс Курс по искусственному интеллекту 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 (реко...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Курс читают
Горохов О. Е.
Online-курс Курс по искусственному интеллекту Данный курс рассматривает основы глубокого обучения и методы применения нейронных сетей в различных задачах. Курс позволит слушателям приобрести прикладные навыки работы с современными моделями и понять теоретические основы работы нейронных сетей. Практическая часть курса включает в себя работу с текстами, изображениями, вопросно-ответными системами и генеративными моделями.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")Основы машинного обучения (рекомендуем МФК “Машинное обучение для решения прикладных задач”).Данный курс является составляющей частью серии курсов...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Курс читают
Горохов О. Е.
Курс по искусственному интеллекту В связи с появлением в конце 2022 года ChatGPT перед исследователями и преподавателями разных предметных областей были поставлены серьезные междисциплинарные вопросы по возможностям и ограничениям технологий генеративного искусственного интеллекта. С теоретической точки зрения, курс включает в себя описание принципов обработки естественного языка и методов работы больших языковых моделей, для чего происходит ознакомление студентов с основами когнитивной, корпусной и компьютерной лингвистики, а также дистрибутивной семантики. Все лекции сопровождаются анализом эмпирического материала и демонстрацией инструментов обработки естественного языка в рамках раздела case study для решения следующих прикладных задач:поиск и систематизация научных материалов; пред- и постредактирование текстов для о...
Курс читают
Авраменко А. П.
Горохов О. Е.
Где: Второй учебный корпус, ауд. 413
Когда: Среда 15:10–16:40
Online-курс Курс по искусственному интеллекту Компьютерное зрение, распознавание речи, «понимание» текста и многие другие формы узкоспециализированного искусственного интеллекта (ANI — artificial narrow intelligence) сегодня являются частью повседневной жизни. В основе этих технологий лежит машинное обучение, которое используется для построения алгоритмов, которые могут обучаться. В настоящее время одним из самых перспективных методов машинного обучения считается глубокое обучение (нейронные сети). За последние несколько лет глубокое обучение нашло применение практически во всех областях науки: от биологии и физики до лингвистики и философии. Этот 12-недельный курс даст студентам высокоуровневый обзор современных методов искусственного интеллекта и их применения в различных научных областях. Демонстрации и викторины помогут...
Материалы
Программа курса
Вопросы к зачету
Курс читают
Конушин А. С.