Фонд «Интеллект»
Фонд «Интеллект»
В весеннем семестре фондом «Интеллект» было поддержано 7 образовательных курсов по направлениям «компьютерные науки», «применение методов искусственного интеллекта в различных областях науки» в МГУ имени М.В. Ломоносова.
Одним из победителей конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов, поддерживаемого фондом «Интеллект», стала доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедры теории преподавания иностранных языков ФИЯР МГУ Светлана Владимировна Титова со своим курсом на английском языке «Pedagogical design of intelligent models for teaching foreign languages» (Педагогический дизайн интеллектуальных моделей обучения иностранным языкам).
Большинство участников впервые глубоко познакомились с возможностями ИИ в педагогической практике, узнали о разнообразии ИИ-решений для обучения иностранным языкам, их типологии, а также об этических и юридических аспектах использования ИИ в образовании. Особо отмечалась ценность информации о персонализации обучения с помощью ИИ, о цифровых наставниках, голосовых ассистентах, интеллектуальных диалоговых моделях и инструментах для развития речевых и письменных навыков. В целом курс оценен как сбалансированный и полезный, поскольку курс представляет сбалансированное сочетание теории и практики, актуальность тем, возможность применения знаний в профессиональной деятельности.
Елизавета Богданова, кандидат биологических наук стала победителем конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов. Она читала обновленный курс «Машинное обучение в биоинженерии» для магистров и бакалавров биологического факультета МГУ.
Материалы курса освоены практически всеми студентами: около половины студентов не сталкивались ранее с программированием на Python, и только один из студентов ранее работал с алгоритмами машинного обучения. Успешность проведенных занятий определяется тем, что по окончанию курса студенты смогли освоить базовые этапы обработки данных, обучения моделей и смогли самостоятельно решить исследовательскую задачу на реальных данных, подобранных для индивидуальных проектов.
Еще один победитель конкурса Ксения Студеникина, аспирантка филологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Она читала свой образовательный курс «Проектные задачи компьютерной лингвистики».
В ходе курса студенты научились выявлять актуальные научные и прикладные проблемы, формулировать проектные задачи и проходить все этапы их реализации — от предобработки данных до анализа и интерпретации результатов. Слушатели получили практический опыт работы с большими объемами текстовой информации и современными инструментами ее анализа. Особое внимание уделялось тестированию, оценке точности и качества разработанных решений, что позволило студентам овладеть навыками критической оценки как собственных проектов, так и научных разработок других исследователей. Завершающим этапом курса являлась защита проектов, которая стала ценным опытом публичного выступления и научной коммуникации.
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математической теории интеллектуальных систем Механико-математического факультета МГУ Андрей Михайлович Миронов стал одним из семи победителей конкурса. Ученый прочитал свой обновленный ранее разработанный курс «Методы искусственного интеллекта в задачах анализа данных и верификации программ» в весеннем семестре.
В курсе был изложен как классический аппарат машинного обучения, так и такие актуальные разделы, которые недостаточно представлены в современных образовательных программах по машинному обучению. Все математические результаты, излагаемые в данных разделах курса, сопровождались детальными доказательствами, многие из которых преподаватель курса строил самостоятельно.
Одним из победителей конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов, поддерживаемого фондом «Интеллект», стала кандидат педагогических наук, доцент кафедры лингвистики и информационных технологий ФИЯР МГУ Анна Авраменко. Ученая прочитала свой новый обязательный курс «Языковые модели: классификация текстов и распознавание именных сущностей» в весеннем семестре.
Целью курса было формирование способности использовать теоретические основы дистрибуивной семантики и компьютерной лингвистики для выбора и дообучения больших языковых моделей, направленных на решение задач классификации текстов и распознавания именных сущностей. Курс являлся обязательным по учебному плану новой междисциплинарной магистерской программы «Искусственный интеллект для обработки текстов и генерации речи».
Старший научный сотрудник кафедры математики Физического факультета МГУ Дмитрий Чурбанов прочитал свой обновленный курс «Статистическая регуляризация и перспективные методы машинного обучения» в весеннем семестре.
Курс читался третий год подряд на физическом факультете МГУ. В этом году была рассмотрена более подробно тема латентных переменных, которая важна для понимания принципов работы машинного обучения в целом. Также было уделено внимание актуальным и развивающимся темам, связанным с языковыми моделями в целом и механизмом внимания в частности, который находит применение в задачах, связанных с обработкой изображений, в там числе по условной генерации и обработки картинок на основе диффузионных моделей.
Одним из победителей конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов стал кандидат физико-математических наук, доцент кафедры физической химии химического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова Дмитрий Безруков. В весеннем семестре Дмитрий, а также аспирант химического факультета МГУ Александр Пупеза прочитали курс «Машинное обучение в химии: от анализа химических данных до больших языковых моделей».
Курс определялся как более практический, с меньшим упором в теорию. Стоит подчеркнуть, что на обсуждение классических алгоритмов машинного обучения, включая и теорию, и практику вплоть до AutoML, было потрачено суммарно всего 8 академических часов. Главный упор был сделан на основы хемоинформатики, представление и анализ химических данных и на глубокие сети машинного обучения. Студентов познакомили с такими важными инструментами как RDKit, DeepChem, AutoGluon, ChemBERT и MinerU.
