


На платформе online.hse.ru курсы доступны для студентов вузов-партнеров НИУ ВШЭ. Индивидуальные слушатели могут изучить курс на платформе Открытое Образование: https://openedu.ru/course/hse/INTRAI/
За последние десятилетия человечество накопило большие объемы данных в разных областях науки и индустрии. Получили распространение методы, позволяющие извлекать из этих данных знания и экономическую пользу. Современные методы анализа данных позволяют решать настолько сложные задачи, что в применении к ним всё чаще используют термин “искусственный интеллект”.
Наука об автоматическом извлечения знаний из данных называется машинное обучение, именно это тема будет первая в курсе. Во второй части курса вы познакомитесь с основами статистики и теории вероятности, а последняя часть курса будет посвящена искусственным нейронным сетям.
В процессе обучения вы узнаете больше о мире искусственного интеллекта, его методах и даже самостоятельно научитесь обучать несложные модели на готовых данных. Онлайн курс от ВШЭ позволит вам дистанционно получить новые знания, которые вы сможете использовать как для дальнейшей учебы, так и для научных исследований и работы.
Курс состоит из коротких видеолекций от 5 до 15 минут длиной. После каждого фрагмента лекции предлагаются не оцениваемые вопросы на понимание прослушанного материала. Если вам не удается ответить на вопрос, мы очень рекомендуем прослушать фрагмент еще раз и затем только переходить к следующему фрагменту лекции.
На каждой неделе будет представлен оцениваемый тест из 10-15 вопросов. Также для нескольких тем будут предложены расчетные задачи и задания с взаимным оцениванием. Эти задания помогут закрепить полученные знания.
Особых требований к обучающимся нет.
В результате усвоения курса слушатели научатся:
- Обучать несложные модели на готовых данных в Orange
- Интерпретировать статистические данные
- Проводить разведывательный анализ данных
- Понимать основные ошибки в рассуждениях на основе данных
- “Отличать случайное от неслучайного” — проверять гипотезы
- Грамотно визуализировать результаты исследований
- Введение в искусственный интеллект
- Введение в машинное обучение
- Машинное обучение в задачах классификации
- Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
- Введение в теорию вероятностей
- Введение в математическую статистику
- A/B тестирование
- Основы визуализации данных
- Введение в нейронные сети
- Нейронные сети в задачах распознавания изображений
- Нейронные сети в задачах стилизации изображений
- Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и ассоциативные правила