Прикладные модели искусственного интеллекта (семинар наставника)

Магистратура 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Системный анализ и математические технологии)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент прикладной математики

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 2-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Сластников Сергей Александрович, Смирнов Александр Сергеевич

Прогр. обучения: Системный анализ и математические технологии

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 36

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Семинар разделен на тематических блока: научный и прикладной. Прикладная цель семинара состоит в исследовании и применение современных подходов анализа данных и машинного обучения для решения прикладных задач в области обработки текстов, анализа изображений, видео и аудиопотоков на основе индустриальных кейсов. При обучении предусмотрен контроль знаний студентов в виде учета активности студентов на семинаре, домашнего задания, лабораторных работ и экзамена. Общенаучный блок призван дать студентам навыки по формулированию целей и задач научного исследования, определению требований к результатам исследований, описания новизны и практической значимости результатов исследования. Текущие результаты исследований обсуждаются в форме презентаций в рамках семинара.

Цель освоения дисциплины

Исследование и применение современных подходов анализа данных и машинного обучения для решения прикладных задач в области обработки текстов, анализа изображений, видео и аудиопотоков
Навыки по формулированию целей и задач научного исследования, определению требований к результатам исследований, описания новизны и практической значимости результатов исследования.
Развитие у магистров профессиональных компетенций и навыков применения современных подходов анализа данных и машинного обучения для решения прикладных задач.

Планируемые результаты обучения

Знать проблематику современных систем искусственного интеллекта.
Получить навыки (приобрести опыт) использования современных методов машинного обучения и анализа данных.
Уметь находить информацию по теме исследования в современных источниках научно-технической информации; математически описывать постановку и решение задач анализа числовых, текстовых и фото-видео данных.

Содержание учебной дисциплины

Вычислительные методы систем ИИ.
Основы обработки текстовых данных.
Применение статистических методов обработки данных.
A/B тестирование

Элементы контроля

Защита презентации по теме исследования
Решение задач дискретной оптимизации
Задача по обработке текстовых данных и временных рядов
Рецензия на научную статью
Реализовать producer и consumer с использованием Apache Kafka.
Работа по разделу A/B тестирование

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
1 * Защита презентации по теме исследования
2022/2023 учебный год 4 модуль
0.5 * Задача по обработке текстовых данных и временных рядов + 0.5 * Решение задач дискретной оптимизации
2023/2024 учебный год 1 модуль
1 * Рецензия на научную статью
2023/2024 учебный год 3 модуль
0.5 * Работа по разделу A/B тестирование + 0.5 * Реализовать producer и consumer с использованием Apache Kafka.

Программа дисциплины