Методы Монте - Карло и МЛ – Учебные курсы – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Прикладной анализ данных и искусственный интеллект)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Школа информатики, физики и технологий

Когда читается: 3-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Рюмин Дмитрий Александрович

Язык: русский

Кредиты: 4

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс "Методы Монте-Карло и Машинное обучение" знакомит студентов с передовыми методами в области статистического моделирования и машинного обучения. Программа курса включает изучение ключевых алгоритмов Методов Монте-Карло, применение байесовских методов в машинном обучении, а также использование библиотеки PyMC3 для построения и анализа байесовских моделей. Студенты получат не только теоретические знания, но также и практические навыки работы с данными, что позволит им успешно применять передовые методы анализа данных и построения моделей в своей профессиональной деятельности.

Цель освоения дисциплины

 Освоить фундаментальные принципы методов Монте-Карло и их применение для моделирования и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.

Планируемые результаты обучения

Развить навыки работы с различными типами данных, включая текстовые, аудио- и визуальные данные, с целью их анализа с использованием методов Монте-Карло.
Применять методы Монте-Карло для повышения надежности и точности нейросетевых моделей, а также для оценки доверительных интервалов и вероятностных предсказаний.
Приобрести навыки оптимизации процесса обучения нейросетевых моделей с использованием методов Монте-Карло, включая стохастическую оптимизацию и байесовскую оптимизацию гиперпараметров.
Углубить знания в областях обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения, с акцентом на применение методов Монте-Карло для решения сложных задач.
Развить способность к проведению самостоятельных исследований и разработке решений на основе методов Монте-Карло, включая работу с большими данными.
Сформировать умение интегрировать методы Монте-Карло в современные архитектуры глубокого машинного обучения и адаптировать эти методы для решения реальных прикладных задач.
Углубить знания в областях обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения, с акцентом на применение методов Монте-Карло.
Развить способность к проведению самостоятельных исследований и разработке решений на основе методов Монте-Карло.
Разрабатывать и реализовывать алгоритмы Монте-Карло, включая Марковские цепи Монте-Карло и сэмплирование, для моделирования, оптимизации и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.
Применять методы Монте-Карло для улучшения надежности нейросетевых моделей, включая оценку доверительных интервалов и вероятностных предсказаний, особенно в задачах обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения.
Оптимизировать обучение нейросетевых моделей с использованием методов Монте-Карло, применяя стохастическую оптимизацию и байесовскую оптимизацию гиперпараметров для повышения производительности моделей.
Использовать современные библиотеки глубокого машинного обучения, такие как PyTorch, TorchAudio, Timm и Vit-Pytorch, для разработки и тестирования сложных нейросетевых моделей.
Проводить самостоятельные исследования и разработки в области методов Монте-Карло, решая сложные задачи и улучшая модели для реальных приложений.
Интегрировать методы Монте-Карло в существующие архитектуры глубокого машинного обучения, адаптируя их для различных задач, связанных с обработкой естественного языка, речевыми технологиями и компьютерным зрением.
Работать с большими объемами данных, масштабируя методы Монте-Карло и эффективно управляя вычислительными ресурсами для выполнения задач машинного обучения.
Проводить исследования и разработки в области методов Монте-Карло, решая сложные задачи и улучшая модели для реальных приложений.
Использовать библиотеки глубокого машинного обучения, такие как PyTorch, TorchAudio, Timm и Vit-Pytorch, для разработки и тестирования сложных нейросетевых моделей.
Анализировать и интегрировать данные из различных модальностей (тексты, изображения, аудиосигналы), применяя методы Монте-Карло для повышения точности и надежности моделей.
Оптимизировать обучение нейросетевых моделей с использованием методов Монте-Карло, применяя стохастическую оптимизацию и байесовскую оптимизацию гиперпараметров.
Применять знания Монте-Карло для улучшения надежности нейросетевых моделей, включая оценку доверительных интервалов и вероятностных предсказаний, особенно в задачах обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения.
Разрабатывать алгоритмы Монте-Карло, включая Марковские цепи Монте-Карло и сэмплирование, для моделирования, оптимизации и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.
Реализовывать алгоритмы Монте-Карло, включая Марковские цепи Монте-Карло и сэмплирование, для моделирования, оптимизации и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.
Сформировать знание интегрировать методы Монте-Карло в современные архитектуры глубокого машинного обучения и адаптировать эти методы для решения реальных прикладных задач.
Углубить знания в областях обработки естественного языка, речевых технологий.
Освоить современные инструменты и библиотеки для глубокого обучения, такие как PyTorch, Transformers, TorchAudio, Timm и Vit-Pytorch с целью эффективной разработки и тестирования моделей машинного обучения.