Бакалавриат
2024/2025
Генеративные модели в машинном обучении
Статус:
Курс по выбору (Прикладной анализ данных)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
английский
Кредиты:
5
Контактные часы:
40
Course Syllabus
Abstract
Deep generative models are widely used in many areas of applied machine learning. In this course, we will look at modern architectures of generative models and learning algorithms. The lectures will highlight the main approaches proposed by the beginning of 2021, and analyze their main advantages and disadvantages. The seminars will cover examples of generating images, texts, and other objects using variational autoencoders (VAE), generative adversarial networks (GANs), autoregressive models, normalizing flows, and other approaches. The assignments in the seminars are motivated by well-known applications of generative models in science and industry.