Обучение длится 15 недель
Авторы: Группа авторов
Основы искусственного интеллекта

О курсе:

В настоящее время тематика искусственного интеллекта (ИИ) находится в пиковой точке своего развития благодаря применению уникальных технологий ИИ во многих сферах человеческой деятельности. Использование методов ИИ в широком спектре научных исследований стало уже привычной реальностью. Благодаря освоению новых технологий, ученые разных областей науки получают возможность продуктивно анализировать данные большого объема и эффективно решать исследовательские задачи, на что ранее либо было бы затрачено несоизмеримо большее количество времени и других ресурсов, либо это было просто нереально. В нашем курсе будет рассмотрены основные направления ИИ как перспективного раздела науки о данных: методы интеллектуального анализа больших данных, методы машинного обучения, методы представления и первичной обработки данных. Будут разъяснены основные термины, возможности и ограничения рассмотренных технологий, проанализированы типы решаемых задач и примеры применения методов ИИ в научных исследованиях и иных сферах человеческой деятельности.

Формат

Форма обучения заочная (дистанционная).

Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видео-лекций и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов.
Важным элементом изучения дисциплины является участие в обязательном задании - творческой работе.

Требования

Курс является общеобразовательным, и рассчитан на широкую аудиторию слушателей.

Программа курса

Тема №1 Цели и задачи курса «Основы искусственного интеллекта в современной науке и приложениях». Порядок итоговой аттестации.

Тема №2 Большие данные в современном мире: новые вызовы, новые задачи и новые решения.

Тема №3 Методы искусственного интеллекта в научных исследованиях: возможности применения и современные тенденции.

Тема №4 Применение методов искусственного интеллекта как реализация концепции нового научного знания. Машинное обучение: плюсы и минусы применения.

Тема №5 Алгоритмы обработки больших данных. Основные методы работы с данными больших объемов.

Тема №6 Фундаментальные алгоритмы интеллектуального анализа больших данных в научных исследованиях.

Тема №7 Современные технологии искусственного интеллекта в масштабных социальных научных исследованиях.

Тема №8 Искусственный интеллект в решении практико-ориентированных научных задач.

Тема №9 Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем.

Тема №10 Проблемы использования искусственного интеллекта в научно-образовательной сфере.

Тема №11 Перспективы развития использования искусственного интеллекта в научных исследованиях.

Тема №12 Итоговая аттестация по курсу «Основы искусственного интеллекта в современной науке и приложениях»

Дата последнего обновления: 20 января 2024

Темы

Другие курсы

-43%
Инженер по тестированию
Инженер по тестированию
Авторы: Группа авторов
Подробнее
98 600
173 000
2 883
/мес
Kotlin Multiplatform шаг за шагом
Kotlin Multiplatform шаг за шагом
Автор: Максим Казанцев
Подробнее
9 500
Тестирование GraphQL API
Тестирование GraphQL API
Автор: Ольга Назина
Подробнее
7 000
Charles Proxy как инструмент тестировщика
Charles Proxy как инструмент тестировщика
Автор: Ольга Назина
Подробнее
5 500
Python. Микросервисы. Backend на FastAPI
Python. Микросервисы. Backend на FastAPI
Автор: Саид Магомедов
Подробнее
5 890
1 473
/мес
JavaScript: от теории к практике
JavaScript: от теории к практике
Автор: Мария Ажгихина
Подробнее
3 200
Web-технологии: практический курс CSS
Web-технологии: практический курс CSS
Автор: Мария Ажгихина
Подробнее
1 699
Фронтенд-разработчик
Фронтенд-разработчик
Авторы: Группа авторов
Аналитик 1С. Основные инструменты и ввод в профессию
Аналитик 1С. Основные инструменты и ввод в профессию
Автор: Василий Еремин
Подробнее
1 490
Назад
Смотреть дальше