Факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова при поддержке некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект» запустил проект по развитию образовательных курсов по тематике ИИ. В рамках проекта в образовательную программу бакалавриата включены обязательные курсы “Машинное обучение” (5 и 6 семестр, с 2021 года) и “Глубокое обучение” (7 семестр, с 2022). Студентам, желающим получить глубокие знания по теме ИИ сверх обязательных курсов мы предлагаем принять участие в “Академической программе по ИИ”.
Цель программы - подготовка специалистов в сфере применения искусственного интеллекта (ИИ) как в научной, так и практической областях. Учебный план программы и список рекомендованных курсов разработаны с учётом опыта кафедр ММП и ИИТ на ВМК МГУ, трека AI в Stanford University (США), специализации “Машинное обучение и приложения” на ФКН НИУ ВШЭ, и Школы анализа данных Яндекса.

https://ai-cs-msu.ru
Учебный план программы и сертификат
Участником программы может стать любой студент бакалавриата факультета ВМК. Участники программы могут выбирать индивидуальную траекторию в зависимости от выбора кафедры и специализации. Для успешного прохождения программы и получения сертификата необходимо будет пройти 3 обязательных курса и не менее 4-х курсов по выбору из списка рекомендованных, а также защитить выпускную квалификационную работу, связанную с тематикой искусственного интеллекта.
Первые участники Академической Программы, успешно выполнившие требования, смогут получить свой сертификат уже летом 2023 года!
Актуальное
<aside>
⚠️ **Открыта регистрация на академическую программу по ИИ на весенний семестр 2023
Даже если вы регистрировались раньше в осеннем семестре 2022, то пройдите регистрацию повторно, обновив тем самым список прослушанных курсов.**
</aside>
Обязательные курсы для участников Академической Программы:
- «Введение в искусственный интеллект» (семестровый курс для студентов ВМК 2 года обучения, читается с весеннего семестра 2021)
- «Машинное обучение» (годовой курс для студентов ВМК 3 года обучения, читается с 2021 года)
- «Глубокое обучение» (семестровый курс для студентов ВМК 4 года обучения, читается осенью с 2022 года)
Курсы по выбору для участников Академической Программы:
-
Осенний семестр 2021:
- Компьютерное зрение (ИИТ, Конушин А.С., Шахуро В.И)
- Байесовские методы в машинном обучении (ММП, Ветров Д.П.)
- Основы обработки текстов (СП, Турдаков Д.Ю., Майоров В.Д.)
- Методы и средства информационного поиска (АЯ, Лукашевич Н.В., Тихомиров М.М.)
- Методы обработки и сжатия медиаданных (ИИТ, Ватолин Д.С., Ерофеев М.В.)
- Язык программирования Python3 (АСВК, Курячий Г.В)
- Нейронные сети и их практическое применение (СКИ, Буряк Д.Ю.)
- Технологии прикладного анализа данных SAS (ИИТ, Петровский М.И.)
- Современные методы машинного обучения (СП, Турдаков Д.Ю.)
-
Весенний семестр 2022:
- Современные подходы к обработке текстов с помощью нейросетей (АЯ, Арефьев Н.В.)
- Трёхмерное компьютерное зрение (ИИТ, Конушин А.С., Шахуро В.И)
- Интеллектуальные методы обработки видео (ИИТ, Ватолин Д.С., Ерофеев М.В.)
- Нейросетевые методы обработки изображений (ММП, Китов В.В.)
- Нейробайесовские модели (ММП, Ветров Д.П.)
- Вариационные методы обработки изображений (МФ, Сорокин Д.В., Насонов А.В.)
- Нейронные сети в обработке изображений. Вводный курс (МФ, Хвостиков А.В.)
- Практическое введение в машинное обучение (МФ, Березин С.Б.)
- Особенности практического использования нейронных сетей (СКИ, Буряк Д.Ю.)
-
Осенний семестр 2022:
- Компьютерное зрение (ИИТ, Конушин А.С., Шахуро В.И.)
- Байесовские методы в машинном обучении (ММП, Ветров Д.П.)
- Методы обработки и сжатия медиаданных (ИИТ, Ватолин Д.С., Ерофеев М.В.)
- Нейронные сети в задачах автоматической обработки текстов (АЯ, Арефьев Н.В.)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (ММП, Майсурадзе А.И.)
- Методы искусственного интеллекта в теории управления (НДСиПУ, Злобин Д.В.)
- Компьютерные методы обработки и анализа визуальной биометрической информации (МФ, Павельева Е.А.)
- Нейронные сети в обработке изображений. Вводный курс (МФ, Хвостиков А.В.)
- Основы обработки текстов (СП, Турдаков Д.Ю., Майоров В.Д.)
- Методы и средства информационного поиска (АЯ, Лукашевич Н.В., Тихомиров М.М.)
- Язык программирования Python3 (АСВК, Курячий Г.В.)
- Нейронные сети и их практическое применение (СКИ, Буряк Д.Ю.)
- Современные методы машинного обучения (СП, Турдаков Д.Ю.)
-
Весенний семестр 2023:
- Трёхмерное компьютерное зрение (ИИТ, Конушин А.С., Шахуро В.И)
- Интеллектуальные методы обработки видео (ИИТ, Ватолин Д.С., Ерофеев М.В.)
- Нейросетевые методы обработки изображений (ММП, Китов В.В.)
- Нейробайесовские модели (ММП, Ветров Д.П.)
- Вариационные методы обработки изображений (МФ, Сорокин Д.В., Крылов А.С., Пчелинцев Я.А.)
- Практическое введение в машинное обучение (МФ, Березин С.Б.)