You are here

Академическая программа по искусственному интеллекту

Printer-friendly versionSend by email

Факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова при поддержке некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект» запустил проект по развитию образовательных курсов по тематике ИИ.

О программе

В рамках проекта в образовательную программу бакалавриата включены обязательные курсы “Машинное обучение” (5 и 6 семестр, с 2021 года) и “Глубокое обучение” (7 семестр, с 2022). Студентам, желающим получить глубокие знания по теме ИИ сверх обязательных курсов мы предлагаем принять участие в “Академической программе по ИИ”.

Цель программы - подготовка специалистов в сфере применения искусственного интеллекта (ИИ) как в научной, так и практической областях. Учебный план программы и список рекомендованных курсов разработаны с учётом опыта кафедр ММП и ИИТ на ВМК МГУ, трека AI в Stanford University (США), специализации “Машинное обучение и приложения” на ФКН НИУ ВШЭ, и Школы анализа данных Яндекса.

Условия участия

Участником программы может стать любой студент бакалавриата факультета ВМК. Участники программы могут выбирать индивидуальную траекторию в зависимости от выбора кафедры и специализации.

Для успешного прохождения программы и получения сертификата необходимо будет пройти 2 обязательных курса и не менее 5 курсов по выбору из списка рекомендованных, а также защитить выпускную квалификационную работу, связанную с тематикой искусственного интеллекта.

Обязательные курсы:

  • Машинное обучение (общий годовой курс для студентов 3 курса ВМК)
  • Глубокое обучение (общий курс для студентов 4 курса ВМК, читается в осеннем семестре)

Курсы по выбору осеннего семестра 2024:

  1. Компьютерное зрение (ИИТ, Конушин А.С., Шахуро В.И., Стоцкий А.В.)
  2. Методы обработки и сжатия медиаданных (ИИТ, Ватолин Д.С., Казанцев Р.А.)
  3. Методы интеллектуального анализа данных на языке Python. Практикум (ИИТ, Васильев Ю.А., Петровский М.И.)
  4. Байесовские методы в машинном обучении (ММП, Охотин А.С., Елистратов С.Ю.)
  5. Основные модели данных в аналитической деятельности (ММП, Майсурадзе А.И.)
  6. Компьютерные методы обработки и анализа визуальной биометрической информации (МФ, Павельева Е.А.)
  7. Нейронные сети в обработке изображений. Вводный курс (МФ, Хвостиков А.В.)
  8. Методы искусственного интеллекта в теории управления (НДСиПУ, Злобин Д.В.)
  9. Основы обработки текстов (СП, Турдаков Д.Ю., Майоров В.Д.)
  10. Современные методы машинного обучения (СП, Турдаков Д.Ю.)
  11. Язык программирования Python3 (АСВК, Курячий Г.В.)
  12. Методы и средства информационного поиска (АЯ, Лукашевич Н.В.)
  13. Нейронные сети и их практическое применение (СКИ, Буряк Д.Ю.)

Расписание спецкурсов можно найти в общем списке спецкурсов ВМК осеннего семестра 2024 года.

Курсы по выбору прошлых семестров

Расписание курсов по выбору, входящих в АП ИИ прошлых семестров, доступно по ссылке

Актуальное

12 сентября 2024 состоится презентация Академической программы по искусственному интеллекту. На встрече расскажут о том, что собой представляет программа и какие курсы по ИИ можно пройти внутри нее, а также о том, что поменялось в программе с осеннего семестра 2024 года. Мероприятие пройдет в аудитории П6, начало в 18.00. Приглашаются все желающие студенты 2, 3, 4 курсов ВМК МГУ.

Летняя школа 2024 фонда Интеллект

В августе 2024 года некоммерческий фонд развития науки и образования "Интеллект" провел Летнюю школу, участие в которой принимали в том числе и студенты-участники Академической программы. С подробностями проведенного мероприятия можно ознакомиться на сайте Летней школы.

FAQ:

  • Академическая программа по искуственному интеллекту рассчитана только на студентов бакалавриата ВМК очной формы обучения. Студенты магистратуры и второго высшего участвовать в ней не могут.
  • Курс "Введение в искусственный интеллект" с 2025 года больше не читается в рамках АП ИИ. Прослушавшие курс в 2023 и 2024 году могут засчитывать его как один из курсов по выбору.

Материалы:

Контакты:

Location

Russia
RU

Подписка на Сбор новостей

Все материалы сайта доступны по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International