• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2024/2025

Научно-исследовательский семинар "Технологии искусственного интеллекта"

ID 848315

Статус: Курс обязательный (Интеллектуальный анализ данных)
Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика
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

Программа дисциплины

Аннотация

Программа направлена на изучение современных методов и инструментов анализа систем искусственного интеллекта, основанных на нейронных сетях с архитектурой трансформеров, известных под названием «Механистическая интерпретируемость». Курс включает в себя практику реверс-инжиниринга для изучения и объяснения поведения реальных больших языковых моделей, локализации внутренних концептов в моделях и влияния на их поведение
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Подготовка высококвалифицированных специалистов, способных эффективно использовать методы и инструменты анализа поведения систем искусственного интеллекта на основе нейронных сетей с архитектурой трансформеров для решения задач в различных сферах деятельности. Дать студентам теоретическую базу и практические навыки объяснения поведения LLM с использованием специализированных инструментов исследовательского сообщества (TransformerLens, SAELens, CircuitsVis, Neuronpedia, ACDC и др.).
Планируемые результаты обучения

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.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Алгоритмы машинного обучения
  • Обработка естественного языка
  • Компьютерное зрение
  • Большие данные и аналититка
  • Безопасность и этика в технологиях искусственного интеллекта
  • Будущее искусственного интеллекта
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Доклад
  • неблокирующий Доклад
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    1+0.9х ((доклад 1 +доклад 2)х0.6+активность х 0.3) +0,1 х посещение
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Путь аналитика. Практическое руководство IT-специалиста, Перерва, А. Д., 2012

Авторы

  • Трехлеб Ольга Юрьевна
  • Булычев Иван Даниилович