Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект

Аналитика и Data Science
Машинное обучение и ИИ
Приоритет - 2030

Образовательный центр МГТУ им. Н.Э. Баумана в целях выполнения программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» разработал курс: «Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект».

В современном мире множество процессов осуществляется с помощью уже заданных алгоритмов: от выдачи рекламы пользователю до роботизированной сборки машин на заводах. Во всем этом заложены принципы искусственного интеллекта. Именно решения на его основе дают компаниям стратегические конкурентные преимущества, которые сложно скопировать другим. Слушатели данного курса будут разбираться в технологиях ИИ, подходах в создании алгоритмов, изучат, как ИИ влияет на социальную сферу, промышленность и бизнес, разберут лучшие мировые кейсы.

Продолжительность курса составляет 46 академических часов. Преподаватели – специалисты, исследователи, аналитики в области искусственного интеллекта. В их числе – исследователь в области компьютерных наук и машинного обучения Anglia Ruskin University Cambridge UK, победитель конкурса «Лидеры России», профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана Виталий Мильке. Профессор Сергей Шумский — специалист в области машинного обучения и искусственного интеллекта, президент Российской Ассоциации нейроинформатики, руководитель лаборатории когнитивных архитектур МФТИ. Игорь Пивоваров, специалист в области искусственного интеллекта, 25 лет в коммерциализации научных разработок, главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ.

По окончании курса слушатель получит удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

Записаться на курс

Ближайший старт групп

11 декабря

Длительность курса

52 ак. часа

Стоимость курса

24 400 руб.

Форматы обучения

онлайн

Курс подойдет

аналитикам

изучите особенности использования искусственного интеллекта в бизнес-процессах

программистам

узнаете особенности и проблемы внедрения искусственного интеллекта, улучшите свои знания в области машинного обучения

Чему вы научитесь

разберётесь во взаимосвязях между искусственным интеллектом, machine learning и нейтронными сетями

исследуете практические и этические аспекты внедрения искусственного интеллекта

изучите базовые области искусственного интеллекта

изучите особенности применения искусственного интеллекта в аналитике и бизнес-процессах

Программа курса
В этом курсе вас ожидает
6 тематических
модулей
52 академических
часа
В этом курсе вас ожидает
6 тематических
модулей
52 академических
часа
Введение в науку о данных
    • История развития науки о данных. Термин Data. Классификация данных. Первые дата-центры. Современные дата-центры. Вычислительные устройства, предназначенные для работы с большими данными. Основы современных микропроцессоров. Введение в искусственный интеллект и нейросети. Демократизация искусственного интеллекта. Прикладной искусственный интеллект в бизнесе.
    • Практическая работа (6 часов). Применение искусственного интеллекта в аналитических системах
Внедрение искусственного интеллекта
    • Системы искусственного интеллекта в предиктивной аналитике. Машинное зрение: история и текущее состояние. Внедрение искусственного интеллекта в системы машинного зрения. Искусственный интеллект в обработке естественного языка. Аппаратное обеспечение для реализации систем искусственного интеллекта.
    • Практическая работа (4 часа). Внедрение систем искусственного интеллекта в предиктивную аналитику.
Практическое использование систем искусственного интеллекта
    • Применение искусственного интеллекта в финансовой сфере. Биржевая торговля с применением искусственного интеллекта. Беспилотный транспорт. Этическая проблема развития беспилотного транспорта. Искусственный интеллект в медицине. Введение в сильный искусственный интеллект.
    • Практическая работа (6 часов). Разработка системы искусственного интеллекта для биржевой торговли.
Основы нейросетей
    • Введение в нейросети: почему нейросети, почему сегодня? Современное состояние нейросетей: творческие способности. Перспективы развития нейросетей. Архитектура психики человека: краткая история мозга. Проблема создания искусственной психики. Искусственная психика роботов.
    • Практическая работа (4 часа). Разработка системы искусственного интеллекта для биржевой торговли.
Архитектура создания Сильного искусственного интеллекта
    • Математические и вычислительные ограничения. Проблемы Backpropagation. Artificial General Intelligence. Архитектура Сильного искусственного интеллекта. Дорожная карта создания Сильного искусственного интеллекта. Роботы с искусственным интеллектом.
    • Практическая работа (4 часа). Проработка дорожной карты создания Сильного искусственного интеллекта.

Требования к подготовке

Среднее профессиональное или высшее образование. Знание основ аналитики, языка программирования Python.

Связанные курсы

Расписание

Даты проведения
Время проведения курса
Дни недели
Формат обучения
11 дек
11 янв
10:00 - 10:00

Задать свой вопрос
+7 495 182-83-85
director@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 495 182-83-85
director@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00