Входные требования

Умение работать с ПК и в сети Интернет, средний балл по успеваемости для студентов – не ниже 4,0 (в ином случае предусмотрено входное тестирование)

Формат работы

Еженедельно 2-3 занятия в онлайн-формате и самостоятельная работа

Содержание курса

Курс предназначен для получения базовых знаний в области искусственного интеллекта.

I.Четвертая индустриальная революция: что нужно о ней знать.

Что такое индустрия 4.0? 9 базовых технологий: большие данные и аналитика, Интернет вещей, горизонтальная и вертикальная системная интеграция, автономные роботы, имитационное моделирование, дополненная реальность, кибербезопасность, облачные технологии, аддитивное производство. Новые профессии.

II.Искусственный интеллект по отраслям.

История развития искусственного интеллекта. Возможности искусственного интеллекта. Принцип работы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект по отраслям. Проблемы внедрения искусственного интеллекта. Истории успеха, связанные с внедрением искусственного интеллекта.

III.Нейросетевые технологии в системах искусственного интеллекта.

Понятие нейронной сети. История развития нейросетей. Как работает нейронная сеть. Процесс обучения нейронной сети. Основы машинного обучения. Лучшие практики использования нейронных сетей в профессиональной деятельности.

IV.Представление знаний в интеллектуальных системах: датасеты.

Данные и знания: основные определения. Структура интеллектуальной системы. Модель представления знаний в нейронных сетях. Что такое датасет и из чего он состоит? Каким бывает датасет: типы выборок. Принципы подготовки, подбор и описание датасетов для нейронных сетей.

V.Инструменты искусственного интеллекта.

Движки. Языки программирования. Коллекции библиотек. Инструменты хранения данных. Сервисы. 10 инструментов искусственного интеллекта Google, доступных каждому.

VI.Составление технического задания для решения задач из области искусственного интеллекта.

Стандарты и шаблоны для ТЗ на разработку ПО. Разделы ТЗ: общие сведения, описание системы и имеющихся данных, требования к разрабатываемой системе, этапы и сроки производства работ, критерии оценки и приемки систем.

Вы будете знать:

что такое “искусственный интеллект” и его применение в разных областях науки;

что такое “мышление машин”;

роль ИИ в жизни и профессиональной отрасли;

цифровые тенденции развития своей профессиональной отрасли;

что такое “датасеты” и как их собирать;

основные кейсы применения искусственного интеллекта в науке.

Наши преподаватели

Преподаватели МарГУ и разработчики организаций-партнеров. В каждый процесс мы вкладываем максимум усилий, демонстрируем профессионализм и заботу о наших слушателях. Программа построена по самым актуальным требованиям рынка труда. Мы сотрудничаем с индустрией и знаем, что нужно для успешной карьеры. Преподаватели – люди, которые не только имеют опыт в этой области и знают, как подавать знания, а и смогут увлечь, помочь преодолеть трудности и вдохновить.