Адаптационный семинар для новых преподавателей проекта Data Culture и ФКН
27 августа прошел воркшоп для новых преподавателей факультета компьютерных наук и проекта Data Culture, в котором приняли участие 26 преподавателей.
Лекция 1. Михаил Густокашин. Как выстроить структуру курса и организационные процессы?
Лекция 2. Евгений Соколов. Как быть лучше учебника?
Лекция 3. Филипп Ульянкин. Как сделать курс неправильно, а потом попытаться все исправить
Семинар по развитию преподавательского мастерства для преподавателей Data Culture
С 13 по 14 апреля 2019 прошёл двухдневный интенсив для преподавателей курсов проекта Data Culture, организованный совместно с проектом Teach for HSE.
Интенсив для сотрудников университета
С 14 по 16 февраля 2018 в Высшей школе экономики прошёл трёхдневный интенсив для сотрудников университета, на котором были рассмотрены базовые аспекты применения Data Science в различных областях деятельности.
День 1
Лекция 1. Введение в искусственный интеллект.
Евгений Соколов. Введение в искусственный интеллект.
Лекция 2. Основы машинного обучения.
Евгений Соколов. Основы машинного обучения
День 2
Лекция 3. Машинное обучение в HR.
Екатерина Денике. Машинное обучение в HR
Лекция 4. Право в эпоху развития цифровых технологий.
Михаил Журавлев. Право в эпоху развития цифровых технологий.
День 3
Лекция 5. Data science для оптимизации бизнеса.
Александр Белугин. Data Science для оптимизации бизнеса
Лекция 6. Блокчейн и смарт-контракты.
Выездной семинар «Современное машинное обучение и методика преподавания анализа данных»
С 27 по 29 января 2018 года 45 преподавателей с разных факультетов всех кампусов Вышки участвовали в семинаре «Современное машинное обучение и методика преподавания анализа данных» в учебном центре «Вороново». Программа повышения квалификации разработана в рамках проекта Data Culture.
Подробнее о том, как прошло мероприятие, можно прочитать в специальном материале на портале Вышки.
Материалы семинара
Вводная лекция "Введение в машинное обучение и анализ данных"
Лекция "Машинное обучение на практике"
Лекция "Цифровые технологии в гуманитарных науках"
Семинар "Разбор задач анализа данных"
Лекция "Решающие деревья"
Лекция "Композиции деревьев"
Лекция "Дифференцируемые методы машинного обучения: нейронные сети #1"
Лекция "Дифференцируемые методы машинного обучения: нейронные сети #2"
Мастер-класс "Машинное обучение на факультете экономических наук"
Мастер-класс "Майнор "Интеллектуальный анализ данных"
Двухдневный интенсив для преподавателей и сотрудников НИУ ВШЭ
В рамках проекта проводятся открытые вводные интенсивы для преподавателей и сотрудников университета, которые позволяют в целом понять возможности машинного обучения и анализа данных в решении задач, применительно к различным группам наук.
Первый интенсив проходил 14-15 июня 2017. Подробнее о мероприятии можно прочитать в новости.
Лекция 1: Введение в искусственный интеллект
Как современные методы машинного обучения и искусственного интеллекта меняют подходы во многих научных областях? Почему владение основами этих методов становится частью общей научной культуры исследователя вне зависимости от конкретной предметной области? Ответы на эти и другие вопросы в рамках лекции даёт Дмитрий Ветров, заведующий Международной лабораторией глубинного обучения и байесовских методов.
Лекция 2: Основы машинного обучения
Лекция посвящена основным понятиям и методам машинного обучения. В рамках неё рассмотрены различные типы данных, метрики качества, методология проведения экспериментов, также будут рассмотрены современные инструменты для анализа данных. Евгений Соколов, заместитель руководителя Департамента больших данных и информационного поиска, lead data scientist в Яндексе.
Лекция 3: Анализ текстов
Лекция посвящена постановкам задач анализа текстов, методам формирования признаков и основным моделям, а также тематическому моделированию. Лекцию чистает Надежда Чиркова, стажёр-исследователь Международной лаборатории глубинного обучения и байесовских методов.
Лекция 4: Прикладные задачи анализа данных
Как применить знания в области Data Science в различных гуманитарных, социальных и даже творческих областях? В рамках своей лекции Евгений Соколов наглядно показывает, как решаются современные задачи при помощи анализа данных и машинного обучения.
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.