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
- 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
- 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
- Алгоритмы машинного обучения
- Обработка естественного языка
- Компьютерное зрение
- Большие данные и аналититка
- Безопасность и этика в технологиях искусственного интеллекта
- Будущее искусственного интеллекта
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module1+0.9х ((доклад 1 +доклад 2)х0.6+активность х 0.3) +0,1 х посещение