✅Вариант страницы одобрен авторами курса

<aside> 💡 Курс разработан при поддержке фонда и рекомендован к прослушиванию студентами в рамках Академической программы по искусственному интеллекту.

</aside>

Формат курса:

Спецкурс является спецкурсом по выбору, читается в осеннем семестре.

Преподаватели:

Арефьев Николай Викторович

Кандидат физ.-мат. наук, младший научный сотрудник кафедры алгоритмических языков, ВМК, МГУ. Основные научные интересы: вычислительная лексическая семантика, обработка текстов на естественном языке, мультимодальные модели, машинное обучение, нейронные сети.

Untitled

Аннотация

Спецкурс ориентирован на студентов, знакомых с основами математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и математической статистики (хотя бы в объеме первого курса ВМК МГУ).

Спецкурс знакомит студентов с базовыми понятиями машинного обучения и теории искусственных нейронных сетей, методами их использования для решения задач автоматической обработки текстов. В начале изучаются простейшие модели машинного обучения: наивный байесовский классификатор и логистическая регрессия. Затем рассматриваются различные типы архитектур нейронных сетей (полносвязные, рекуррентные, механизм внимания), а также примеры их использования для обработки текстов. Затрагивается тема предобучения нейронных сетей на неразмеченных текстовых коллекция для повышения качества их дальнейшей работы.

Практикум:

Студентам предлагается выполнить практические задания, направленные на улучшение понимания принципов нейронных сетей и других методов машинного обучения, приобретение навыков их применения для анализа текстов. Задания позволяют приобрести навыки использования библиотек и инструментов работы с нейросетями, таких как numpy, Pytorch, Tensorboard. В первых заданиях предлагается реализовать простейшие модели (наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия). Затем студенты напишут полносвязную нейронную сеть своими руками с использованием только библиотеки ускорения матричных вычислений numpy. В последнем задании реализуется рекуррентная нейронная сеть с использованием популярной библиотеки работы с нейросетями pytorch. Студентам предлагается загрузить результаты своих моделей в лидерборд и поучаствовать в соревновании.

Страница курса с актуальной информацией и материалами:

https://discord.gg/8GN644Cuju