Фонд «Интеллект»
Фонд «Интеллект»
В целях поддержки образовательных курсов по искусственному интеллекту в МГУ имени М.В. Ломоносова фонд «Интеллект» организует конкурс на получение грантов для авторов курсов и факультативов.
На конкурс подаются заявки на разработку и апробацию новых, а также обновление и апробацию имеющихся семестровых курсов по направлениям «компьютерные науки», «применение методов искусственного интеллекта в различных областях науки» в МГУ имени М.В. Ломоносова.
Поддержку фонда в осеннем семестре получат следующие факультативы:
Цель курса – усвоение основных принципов функционирования современных методов машинного обучения и особенностей их применения в задачах гидрометеорологии; овладение приемами применения этих методов и необходимых для этого техническими (программными) средствами.
Курс знакомит с основными типами задач, актуальных для гидрометеорологии, решаемых в подходе наук о данных; с основными видами методов машинного обучения и основанных на них приемах анализа данных; позволит освоить современные технические (программные) средства анализа данных и машинного обучения (набором библиотек языка программирования Python); получить навыки применения методов машинного обучения в типичных задачах гидрометеорологии с учетом специфики используемых данных.
Цель курса – ознакомить слушателей с известными решениями в области вычислительного генеративного дизайна белковых молекул и привить практические навыки к использованию этих методов и изучить возможности по их модификации и развитию.
Курс необходим слушателям, которые так или иначе вовлечены в работы по исследованию как белковых молекул, так и более сложных систем с их участием, ожидаемо, что такие специалисты могут востребованы рядом ведущих российских фармацевтических компаний, которые разрабатывают передовые препараты с использованием инженерных белковых молекул.
В рамках курса будут рассмотрены отличия машинного обучения от глубокого, фреймворк Pytorch для написания нейросетей, их обучения, валидации, тестирования, создания собственных классов датасетов. Слушатели курса научатся самостоятельно писать основные нейросетевые архитектуры для решения прикладных задач сегментации, детекции, классификации и регрессии, прогнозирования временных рядов. Основной акцент будет уделен полносвязным и сверточным нейросетевым архитектурам, автоэнкодерам и рекуррентным моделям для работы с временными рядами.
В рамках курса будут подробно рассмотрены тонкости и проблемы обучения моделей, особенности работы с реальными и, в особенности космическими, данными.
Это практико-ориентированный курс, направленный на интеграцию новейших технологий искусственного интеллекта в современную биологию и медицину.
В рамках курса студенты познакомятся с основными принципами традиционных методов обработки изображений, теоретическими основами машинного обучения и глубокого обучения, а также с практическими аспектами их применения. Особое внимание будет уделено изучению реальных кейсов, работе с различными типами биологических и медицинских изображений, а также внедрению алгоритмов, способных решать конкретные задачи в данных областях.
Фонд «Интеллект» выплачивает индивидуальный грант победителям конкурса в размере 500 тысяч рублей на разработку и апробацию нового семестрового курса или 300 тысяч рублей на обновление и апробацию ранее разработанного семестрового курса.
