Фонд «Интеллект» | Межфакультетские курсы

Реализуемые инициативы
Межфакультетские курсы

О программе

Команда

О программе
Команда

Межфакультетские курсы по искусственному интеллекту и программированию введены в 2021 году. Проект МФК призван предоставить студентам всех факультетов МГУ актуальные и современные знания в областях Computer Science и Data Science. Курсы рассказывают о развитии искусственного интеллекта и применении его технологий в различных профессиональных областях.

Межфакультетский учебный курс (МФК) – это семестровый курс для студентов МГУ имени М.В. Ломоносова, желающих освоить области знаний, выходящие за рамки изучаемой ими специальности.

С 2021 по 2024 годы межфакультетские курсы прослушали более 9500 студентов МГУ имени М.В. Ломоносова.

Траектория обучения:

Введение в программирование на основе языка Python

Курс рассчитан на желающих ВПЕРВЫЕ познакомиться с программированием. Главное достоинство языка Python — простота синтаксиса и команд, а также большое количество библиотек. Python применяют в своих исследованиях и разработках специалисты, чьи профессии напрямую не связаны с программированием, поэтому курс будет полезен студентам естественно-научного и гуманитарного профиля.

Математика для анализа данных

Курс является дополнением к серии курсов по ИИ в МГУ и предназначен для слушателей нетехнических специальностей. За каждой стандартной моделью и конструкцией в Data Science стоит математика. Для того, чтобы анализировать данные на серьезном уровне и понимать, как работают методы машинного обучения, необходимо знание математических основ.

Основы программирования и анализа данных на Python

Курс дает базовые представления о языке программирования Python, методах анализа данных и применению Python для получения практических выводов и визуализации данных. Курс ориентирован на тех, кто готов посвящать много времени и сил освоению материала. Знакомство с программированием происходит в контексте решения содержательных практических задач с использованием функционала библиотек для анализа данных NumPy, Pandas, Matplotlib.

Решение прикладных задач с помощью программирования на языке Python

Курс является дополнением к межфакультетскому курсу «Основы программирования и анализа данных на Python» для проектной работы студентов в небольших группах над практическими задачами, которыми они занимаются в рамках основной программы обучения на базовых факультетах.

Машинное обучение для решения прикладных задач

Курс включает в себя обзор ключевых алгоритмов машинного обучения, изучение методов и практических приемов решения задач машинного обучения с иллюстрацией на реальных примерах. По результатам обучения слушатели овладеют фреймворком Sklearn, методами обработки данных в пакетах Pandas, Sklearn, Scipy, Numpy.

Введение в глубокое обучение

Курс направлен на погружение в изучение новейших технологий искусственного интеллекта. Программа курса дает базовое представление о современных нейронных сетях, ключевых параметрах их архитектуры и применении глубоких нейронных сетей в различных сферах индустрии.

Дополнительно:

Математика для анализа данных

Решение прикладных задач с помощью программирования на языке Python

Более подробная информация о каждом межфакультетском курсе находится в разделе Возможности

Академический состав

Хирьянов Тимофей Фёдорович

Преподаватель курса Основы программирования и анализа данных на Python

Программист, эксперт ЕГЭ по информатике, популяризатор Python. Работал программистом в компаниях мирового уровня — Parallels и Samsung Electronics. Разработчик системного программного обеспечения для операционной системы Tizen для мобильных платформ, ассоциативный член фонда свободного программного обеспечения.

Оселедец Иван Валерьевич

Преподаватель курса Математика для анализа данных
Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор AIRI, профессор Сколковского института науки и технологий, лауреат Премии президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых.

Катруца Александр Михайлович

Преподаватель курса Математика для анализа данных

Кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Сколковского института науки и технологии, преподаватель курса "Методы оптимизации".

Команда направления

Ольга Мигачёва

Руководитель проекта, преподаватель, отвечает за развитие и запуск новых курсов

Образование: Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова

Сергей Артамонов

Преподаватель курсов Машинное обучение для решения прикладных задач и Введение в глубокое обучение, разработчик методических материалов и автор практических заданий

Образование: Механико-математический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова

Олег Горохов

Преподаватель курса Введение в глубокое обучение, ответственный за помощь студентам в освоении теоретических материалов и при выполнении домашних заданий по курсам

Образование: Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова

Максим Иванов

Знаток Python, осуществляет техническую поддержку чат-бота курсов

Образование: Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова

Ольга Сущенко

Менеджер проекта

Образование: Социологический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова

Юлия Дивид

Дизайнер, создает иллюстрации к методическим материалам курсов.

О курсе

Команда