В Геленджике стартовала Летняя школа по ИИ-2025 фонда «Интеллект» |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-07-07 12:04 Фонд «Интеллект» второй год подряд организует Летнюю школу по искусственному интеллекту для студентов, магистров и аспирантов МГУ, где создает идеальные условия для обмена знаниями и опытом. В этом году она проходит в Геленджике. На участие в Летней школе было подано 302 заявки с разных факультетов МГУ, из которых экспертная комиссия выбрала 45 участников. На протяжении недели участники Летней школы по ИИ-2025 будут слушать интерактивные лекции и выполнять практические задания от опытных преподавателей – экспертов в области ИИ. Студенты разделены на 3 группы: «Непрофильная. Классический ML», «Профильная.Мультимодальные LLM» и «Аспиранты.LLM: обучение и использование». В каждой группе своя образовательная программа, рассчитанная под уровень участников. Михаил Игоревич Петровский, кандидат физико-математических наук, доцент по кафедре интеллектуальных информационных технологий факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ будет читать лекции для группы «Непрофильная. Классический ML»: «В последние годы в связи с бурным развитием и популярностью методов глубокого обучения недостаточно внимания уделяется классическим методам машинного обучения для решения задачи прогнозирования в случае разнородных табличных данных невысокого качества, для которых нейросетевые методы глубокого обучения оказываются недостаточно эффективны, а их модели недостаточно интерпретируемы. В рамках курса планируется рассмотреть и обсудить традиционные методы на основе деревьев решений и их ансамблей на примере задачи анализа рисков. В идеале хотелось бы, чтобы на входе студенты знали основы статистики и методы оптимизации, а на выходе могли строить модели машинного обучения с использованием обобщенных линейных моделей, деревьев решений и их ансамблей для анализа табличных данных». Виктория Зинькович, младший научный сотрудник Института искусственного интеллекта (AIRI): «На курсе «Мультимодальные LLM» каждое из пяти занятий будет посвящено какой-то отдельной модальности моделей. Так, мы начнем с моделей, которые принимают на вход текст и картинку и двинемся в сторону моделей для видео и управления роботами. От студентов жду только вовлеченности, вопросов и любой обратной связи в любое время». Михаил Тихомиров, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории анализа информационных ресурсов НИВЦ МГУ: «Учебная программа будет посвящена основам того, что из себя представляют большие языковые модели (LLM), как они обучаются и используются. В рамках курса также будут рассмотрены вопросы применения (inference) языковых моделей, использования их в RAG (Retrieval Augmented Generation) постановке и современные методы дообучения языковых моделей на инструкциях. Я ожидаю, что участники, после прохождения курса, будут иметь более полное представление о том, что такое LLM и как их корректно использовать в различных ситуациях. Смогут отличать базовые языковые модели от инструктивных, а также дообучать небольшие языковые модели на конкретных задачах обработки естественного языка». Кроме того, представители бизнеса предложили ребятам решить 4 реальных кейса с помощью ИИ-инструментов. На протяжении недели им будут помогать консультанты в разработке решений, а в субботу состоится групповая защита, подведение итогов и определение победителей. Источник: vk.com Комментарии: |
|