2025/2026
Фундаментальные основы генеративного искусственного интеллекта
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Базовая кафедра Яндекс
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Цель дисциплины - овладение студентами основными методами теории, связанной с генеративным искусственным интеллектом, приобретение навыков работы с генеративно-состязательными сетями.Из основных задач можно выделить: формирование знаний в области генеративного искусственного интеллекта и формирование умений и навыков работы с генеративно-состязательными сетями.
Цель освоения дисциплины
- В курсе «Фундаментальные основы генеративного моделирования» рассказывается про одну из самых перспективных областей глубокого обучения - нейросетевое генеративное моделирование (ГМ). За последнее десятилетие прогресс в этой области происходит крайне быстрыми темпами. Большие генеративные нейросети общего назначения (Kandinsky, DALL-E, MidJourney и пр.) уже активно используются на практике для генерации цифрового контента. Вместе с тем возрастает и потребность обучения ГМ узкого назначения для решения конкретных прикладных задач в компьютерном зрении, медицине, геологии и других отраслях. Однако, использование ГМ на практике представляется сложным. Нейросетевые ГМ требуют большого количества данных и вычислительных ресурсов. Кроме того, в их основе лежат нетривиальные математические модели, основы которых и будут рассказываться в курсе.
Планируемые результаты обучения
- основы проектирования систем машинного обучения
- свести задачу к постановке машинного обучения
- анализировать данные
- строить проект, учитывая командную работу
- понимать проблемы, возникающие по ходу разработки
