добавить в избранное
Описание программы:
Введение в искусственный интеллект
Курс знакомит студентов с современным состоянием машинного обучения и искусственного интеллекта: от классических алгоритмов до подходов глубокого обучения и последних достижений в области искусственного интеллекта. В результате студенты формируют устойчивую базу для дальнейшего роста в области ИИ.
Компьютерное зрение
Через зрительное восприятие мы получаем огромное количество информации об окружающем мире. Методы эффективной обработки визуальной информации и извлечения из нее знаний нужны для таких приложений, как вычислительная фотография, беспилотные автомобили и летательные аппараты. Несмотря на быстрый прогресс последнего десятилетия, эта сфера все еще полна возможностей для развития. Так что сейчас отличный момент для того, чтобы погрузиться в нее, вооружившись классическими методами обработки изображений в сочетании с глубоким обучением.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это довольно молодое, но весьма перспективное направление в области искусственного интеллекта. В нем регулярно появляются новые достижения и открытия. Искусственные агенты начинали с крестиков-ноликов, но уже сегодня они превосходят человека в шахматах, StarCraft и сборке реального трехмерного кубика Рубика. Играми дело не ограничивается: методы обучения с подкреплением применяются в компьютерном зрении, экспертных системах, обработке естественного языка, в том числе в машинном переводе, и так далее.
Обработка естественного языка
Понимание естественного языка (NLP) — один из ключей к органичному взаимодействию человека и машины. Новые разработки в этой области ведут к ощутимым улучшениям в работе поисковых систем, чат-ботов, машинного перевода, и развивают ИИ в целом. NLP входит в число наиболее прибыльных направлений, и здесь всегда есть куда стремиться и чему учиться.
Разработка ПО и облачные вычисления
Для создания успешной системы искусственного интеллекта нужны качественные модели, эффективный и грамотно написанный код, а также профессиональное владение аппаратными средствами и умение работать в команде. Все это требует практики. Внедрение моделей, их развертывание на различных системах, в том числе встроенных (на смартфонах), построение линий передачи данных — шаги, которые необходимы для создания качественного ПО. Студенты пройдут их один за одним.
Кто преподает:
Курсы читаются на английском языке высококвалифицированными преподавателями и признанными экспертами области, среди которых Андрей Райгородский, Радослав Нейчев, Александр Дайняк, Владислав Гончаренко, Анастасия Янина, Максим Жуковский и Юрий Ефимов
Когда подавать документы: Последний день подачи документов - 18 сентября
Какие экзамены нужно сдавать: «Математика и комбинаторика»
Какой пакет документов нужно собрать:
Контакты:
E-mail: interadmission@phystech.edu, miller.ke@phystech.edu
Tелефон: +7-498-713-91-70
Telegram: @yatobo
Введение в искусственный интеллект
Курс знакомит студентов с современным состоянием машинного обучения и искусственного интеллекта: от классических алгоритмов до подходов глубокого обучения и последних достижений в области искусственного интеллекта. В результате студенты формируют устойчивую базу для дальнейшего роста в области ИИ.
Компьютерное зрение
Через зрительное восприятие мы получаем огромное количество информации об окружающем мире. Методы эффективной обработки визуальной информации и извлечения из нее знаний нужны для таких приложений, как вычислительная фотография, беспилотные автомобили и летательные аппараты. Несмотря на быстрый прогресс последнего десятилетия, эта сфера все еще полна возможностей для развития. Так что сейчас отличный момент для того, чтобы погрузиться в нее, вооружившись классическими методами обработки изображений в сочетании с глубоким обучением.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это довольно молодое, но весьма перспективное направление в области искусственного интеллекта. В нем регулярно появляются новые достижения и открытия. Искусственные агенты начинали с крестиков-ноликов, но уже сегодня они превосходят человека в шахматах, StarCraft и сборке реального трехмерного кубика Рубика. Играми дело не ограничивается: методы обучения с подкреплением применяются в компьютерном зрении, экспертных системах, обработке естественного языка, в том числе в машинном переводе, и так далее.
Обработка естественного языка
Понимание естественного языка (NLP) — один из ключей к органичному взаимодействию человека и машины. Новые разработки в этой области ведут к ощутимым улучшениям в работе поисковых систем, чат-ботов, машинного перевода, и развивают ИИ в целом. NLP входит в число наиболее прибыльных направлений, и здесь всегда есть куда стремиться и чему учиться.
Разработка ПО и облачные вычисления
Для создания успешной системы искусственного интеллекта нужны качественные модели, эффективный и грамотно написанный код, а также профессиональное владение аппаратными средствами и умение работать в команде. Все это требует практики. Внедрение моделей, их развертывание на различных системах, в том числе встроенных (на смартфонах), построение линий передачи данных — шаги, которые необходимы для создания качественного ПО. Студенты пройдут их один за одним.
Кто преподает:
Курсы читаются на английском языке высококвалифицированными преподавателями и признанными экспертами области, среди которых Андрей Райгородский, Радослав Нейчев, Александр Дайняк, Владислав Гончаренко, Анастасия Янина, Максим Жуковский и Юрий Ефимов
Когда подавать документы: Последний день подачи документов - 18 сентября
Какие экзамены нужно сдавать: «Математика и комбинаторика»
Какой пакет документов нужно собрать:
- Паспорт, с нотариально заверенным переводом на русский язык
- Диплом о высшем образовании с приложением, с нотариально заверенным переводом на русский язык
- CV
- Мотивационное письмо
Контакты:
E-mail: interadmission@phystech.edu, miller.ke@phystech.edu
Tелефон: +7-498-713-91-70
Telegram: @yatobo
Поделиться
