Бакалавриат
2024/2025
Генеративные модели в машинном обучении (углубленный курс)
Статус:
Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Рыжиков Артём Сергеевич
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
80
Программа дисциплины
Аннотация
Глубокие генеративные модели широко используются во многих областях прикладного машинного обучения. В этом курсе мы рассмотрим современные архитектуры генеративных моделей и алгоритмы их обучения. На лекциях будут освещены основные подходы, предложенные к началу 2021 года, проведён анализ их основных преимуществ и недостатков. На семинарах будут разобраны примеры генерации изображений, текстов и других объектов с помощью вариационных автокодировщиков (VAE), генеративно-состязательных сетей (GAN), авторегрессионных моделей, нормализующих потоков и других подходов. Задания на семинарах мотивированы известными приложениями генеративных моделей в науке и индустрии.