Магистратура
2023/2024
Генеративные модели в машинном обучении
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (Программирование и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Где читается:
Школа информатики, физики и технологий
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Деркач Денис Александрович
Прогр. обучения:
Программирование и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
40
Программа дисциплины
Аннотация
Глубокие генеративные модели широко используются во многих областях прикладного машинного обучения. В этом курсе мы рассмотрим современные архитектуры генеративных моделей и алгоритмы их обучения. На лекциях будут освещены основные подходы, предложенные к началу 2021 года, проведён анализ их основных преимуществ и недостатков. На семинарах будут разобраны примеры генерации изображений, текстов и других объектов с помощью вариационных автокодировщиков (VAE), генеративно-состязательных сетей (GAN), авторегрессионных моделей, нормализующих потоков и других подходов. Задания на семинарах мотивированы известными приложениями генеративных моделей в науке и индустрии.