Научно-исследовательский семинар "Технологии искусственного интеллекта"

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Интеллектуальный анализ данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Булычев Иван Даниилович

Прогр. обучения: Интеллектуальный анализ данных

Язык: русский

Кредиты: 6

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Программа направлена на изучение современных методов и алгоритмов искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение и глубокое обучение. Курс включает в себя практику работы с нейронными сетями, машинным обучением и глубоким обучением, а также знакомство с реальными примерами использования этих технологий.

Цель освоения дисциплины

Подготовка высококвалифицированных специалистов, способных эффективно использовать методы и алгоритмы искусственного интеллекта для решения задач в различных сферах деятельности.

Планируемые результаты обучения

Объяснять различия между обучением с учителем и без учителя, применять знания об алгоритмах машинного обучения для решения реальных задач, критически оценивать эффективность различных методов машинного обучения в зависимости от конкретной задачи, предлагать инновационные подходы к использованию алгоритмов машинного обучения в новых областях.
Генерировать тексты и переводить языки с помощью технологий искусственного интеллекта, создавать чат-боты и голосовых помощников, способных взаимодействовать с пользователями на естественном языке ,использовать современные инструменты и библиотеки для обработки естественного языка, критически оценивать качество и точность работы моделей обработки естественного языка.
Следить за движением объектов в видеопотоке, анализировать видео и изображения с целью извлечения полезной информации, использовать современные инструменты и библиотеки для обработки изображений и видео, критически оценивать качество и точность работы моделей компьютерного зрения.
Эффективно хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных, применять методы бизнес-аналитики для принятия обоснованных решений, использовать современные инструменты и критически оценивать качество и достоверность данных.
Анализ перспектив развития технологий искусственного интеллекта, оценка возможных областей их применения, социальных и экономических последствий внедрения и инновационных подходов к использованию.
Оценивать риски безопасности данных, анализировать этические принципы, формулировать стратегии повышения доверия и применять знания для создания безопасных решений на базе искусственного интеллекта.