|
В осеннем семестре МГУ запустит новые образовательные программы для студентов, изучающих искусственный интеллект: «Машинное обучение в гидрометеорологии», «Методы машинного обучения в дизайне белков», «Нейронные сети и их применение для прикладных задач космических исследований», «Методы машинного обучения». для обработки биологических и медицинских изображений. Об этом CNews сообщил представитель университета.
Для разработки образовательных курсов по искусственному интеллекту Московский университет проводит конкурс на стипендию для авторов курсов и факультативов. На конкурс принимаются заявки на разработку и апробацию курсов по направлениям, охватывающим использование искусственного интеллекта в различных научных и прикладных областях. Конкурс организован при поддержке фонда «Интеллект».
«Курс «Методы машинного обучения в дизайне белков» предназначен для ознакомления студентов с известными решениями в области вычислительного генеративного дизайна белковых молекул и привития практических навыков использования этих методов и изучения возможностей их модификации и развития. Выпускные специалисты могут быть востребованы ведущими российскими фармацевтическими компаниями, разрабатывающими современные лекарства с использованием модифицированных белковых молекул», — рассказал автор курса, профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ. Андрей Головин.
«В рамках курса «Нейронные сети и их применение в прикладных задачах пространственных исследований», различия между машинным обучением и глубоким обучением, фреймворк Pytorch для написания нейронных сетей, их обучение, их валидация, тестирование и создание собственных классов наборов данных Участники курса научатся самостоятельно писать базовые архитектуры нейронных сетей для решения прикладных задач сегментации, обнаружения, классификации и регрессии, а также прогнозирования временных рядов. Особое внимание будет уделено полностью связным и сверточным архитектурам нейронных сетей, автоэнкодерам и рекуррентные модели для работы с временными рядами, тонкости и проблемы обучения моделей, особенности работы с реальными и, в частности, пространственными данными», — рассказал автор курса, профессор факультета космических исследований МГУ. Никита Беляков.
«Методы машинного обучения для обработки биологических и медицинских изображений» — практико-ориентированный курс, направленный на интеграцию новейших технологий искусственного интеллекта в современную биологию и медицину. Студенты познакомятся с основными принципами традиционных методов обработки изображений, теоретическими основами машинного и глубокого обучения, а также практическими аспектами их применения. Особое внимание будет уделено изучению реальных случаев, работе с различными видами биологических и медицинских изображений, а также внедрению алгоритмов, способных решать конкретные задачи в этих областях», — рассказал автор курса, преподаватель Факультет фундаментальной медицины МГУ Елизавета Чечехина.
CNews300: Крупнейшие ИТ-компании России
Анализ CNews
«Цель курса «Машинное обучение в гидрометеорологии» – освоить основные принципы работы современных методов машинного обучения и особенности их применения в задачах гидрометеорологии; освоить приемы использования этих методов и необходимые для этого технические средства (программное обеспечение), — отметил автор курса, старший научный сотрудник Научно-исследовательского вычислительного центра. Михаил Варенцов.
МГУ при поддержке фонда «Интеллект» предоставляет победителям индивидуальный грант в размере 500 000 рублей. на разработку и апробацию нового семестрового курса или 300 000 руб. обновить и протестировать ранее разработанный семестровый курс.
