Введение в нейронные сети: основные идеи и концепции

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс по выбору (Разработка информационных систем для бизнеса)

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Ясницкий Леонид Нахимович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 52

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

В рамках курса студенты получат глубокое понимание принципов действия нейронных сетей. Изучение материала ведется с соблюдением хронологической последовательности развития технологии нейронных сетей так, что каждая новая идея, каждый новый метод появляются не случайно, а являются закономерным ответом на возникшие проблемы и парадоксы. Студенты поймут, как они ра-ботают, что могут и что не могут, что им можно поручать и что нельзя, и когда им можно доверять, а когда нет. Будут рассмотрены конкретные проекты, выполненные автором курса и его командой по государственным заказам и заказам реальных предприятий. Студенты придумают себе практические задачи, связанные с личными интересами, текущей работой, текущими проблемами. Результаты лучших проектов будут представлены для участия в ежегодной конференции по ИИ (https://aintellect-psu.ru/) и с регистрацией в РИНЦ будут опубликованы в ее трудах. Как показал опыт, такие студенческие проекты нередко становятся поводом для их продолжения в рамках КР и ВКР, для поступления в магистратуру и аспирантуру, для выполнения кандидатских и докторских диссертаций, для открытия новых бизнесов.

Цель освоения дисциплины

Получение глубокого понимания принципов действия и траектории развития нейронных сетей от персептрона к сверточным сетям и к нейросетям трансформерного типа, понимания возможностей их практического применения.
Приобретение умения формализации предметных областей и математических постановок задач нейросетевого моделирования.

Планируемые результаты обучения

Знание истории развития нейронных сетей, понимание принципов действия и возможностей нейронных сетей.
Умение формализации предметных областей и математических постановок задач нейросетевого моделирования.
Обладание первоначальными навыками решения практических задач методом нейросетевого моделирования.

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Две альтернативные технологии искусственного интеллекта. Математический нейрон.
Раздел 2. Персептрон Розенблатта.
Раздел 3. Алгоритм обучения «обобщенное дельта-правило».
Раздел 4. Алгоритм обратного распространения ошибки.
Раздел 5. Теорема Арнольда - Колмогорова.
Раздел 6. Методы обучения нейронных сетей.
Раздел 7. RBF-сети
Раздел 8. Блок-схема процесса нейросетевого математического моделирования.
Раздел 9. Самообучающиеся нейронные сети.
Раздел 10. Генеративно-состязательные сети.
Раздел 11. Сверточные сети как развитие персептрона.
Раздел 12. Трансформеры как развитие сверточных сетей.

Элементы контроля

Блиц-опрос
Экзамен
Самостоятельная работа
Лабораторные работы

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.6 * Самостоятельная работа + 0.1 * Блиц-опрос + 0.2 * Экзамен + 0.1 * Лабораторные работы

Список литературы

Авторы

Ясницкий Леонид Нахимович
Карпович Марина Валерьевна

Программа дисциплины