BACK

Прикладное машинное обучение

В данном разделе представлены массовые открытые онлайн-курсы (МООК), которые разработаны в рамках актуализации основных профессиональных образовательных программ высшего образования с цифровой составляющей для профессий приоритетных отраслей экономики.

МООК является дополнительным учебным материалом, который может быть использован работниками образовательных организаций при проектировании образовательных программ, модулей, курсов и в других целях, связанных с их профессиональной деятельностью. 

Обращаем Ваше внимание, что изучение МООК доступно любому зарегистрированному пользователю, однако МООК не является частью образовательной программы повышения квалификации.

Изучение материалов МООК не предполагает выдачу удостоверений, сертификатов или иных документов, подтверждающих их изучение.

Целью курса является формирование теоретических и практических знаний в области обучения машин, современных методов восстановления зависимостей по эмпирическим данным, включая дискриминантный, кластерный и регрессионный анализ, частичное обучение.

МООК направлен на формирование профессиональных компетенций по применению сквозных цифровых технологий (искусственный интеллект, большие данные), востребованных в соответствующих приоритетных отраслях экономики и социальной сферы в рамках укрупненных групп направлений подготовки и специальностей высшего образования, согласно стратегии развития системы высшего образования Российской Федерации с учетом задач, реализуемых в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национального проекта «Цифровая экономика».

Массовый открытый онлайн-курс (МООК): ИКТ
Plan
1
Прикладное машинное обучение
Not scheduled

a.
Открытие
1 slide, 0 tests
2
Основы глубокого обучения
Not scheduled

a.
Введение и основы
1 slide, 0 tests

b.
SGD доработки
1 slide, 0 tests

c.
Регуляризация в DL
1 slide, 0 tests

d.
Проблема переобучения
1 slide, 0 tests

e.
Аугментация и итоги
1 slide, 0 tests

f.
Презентация
1 slide, 0 tests

g.
Тестирование
9 slides, 9 tests

h.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
3
Векторные представления слов
Not scheduled

a.
Введение в NLP
1 slide, 0 tests

b.
Предварительная обработка текста
1 slide, 0 tests

c.
Извлечение признаков
1 slide, 0 tests

d.
Word2Vec
1 slide, 0 tests

e.
Технические детали
1 slide, 0 tests

f.
Презентация
1 slide, 0 tests

g.
Тестирование
9 slides, 9 tests

h.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
4
Рекуррентные нейронные сети. Проблема затухающего градиента
Not scheduled

a.
RNN
1 slide, 0 tests

b.
LSTM
1 slide, 0 tests

c.
Проблема затухающего градиента
1 slide, 0 tests

d.
Проблема взрывающегося градиента
1 slide, 0 tests

e.
Презентация
1 slide, 0 tests

f.
Тестирование
10 slides, 10 tests

g.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
5
Обработка изображений. Сверточные нейронные сети
Not scheduled

a.
Сверточные слои
1 slide, 0 tests

b.
Интерактивная демонстрация
1 slide, 0 tests

c.
Padding, Strides, Pooling
1 slide, 0 tests

d.
Обзор архитектур. Часть 1
1 slide, 0 tests

e.
Обзор архитектур. Часть 2
1 slide, 0 tests

f.
Презентация
1 slide, 0 tests

g.
Тестирование
10 slides, 10 tests

h.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
6
Сверточные нейронные сети в задаче обработки текстов
Not scheduled

a.
Информативное векторное представление слов в различных языках
1 slide, 0 tests

b.
Косинусная мера близости
1 slide, 0 tests

c.
CNN для текстов. Часть 1
1 slide, 0 tests

d.
CNN для текстов. Часть 2
1 slide, 0 tests

e.
Презентация
1 slide, 0 tests

f.
Тестирование
10 slides, 10 tests

g.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
7
Задача машинного перевода
Not scheduled

a.
Статистический машинный перевод
1 slide, 0 tests

b.
Нейро-машинный перевод
1 slide, 0 tests

c.
Генерация текста
1 slide, 0 tests

d.
Оценка качества машинного перевода
1 slide, 0 tests

e.
Недостатки нейро-машинного перевода
1 slide, 0 tests

f.
Презентация
1 slide, 0 tests

g.
Тестирование
9 slides, 9 tests

h.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
8
Механизм внимания (attention). Self-attention mechanism
Not scheduled

a.
Механизм внимания. Обзор
1 slide, 0 tests

b.
Механизм внимания в математической форме
1 slide, 0 tests

c.
Механизм внимания Self Attention
1 slide, 0 tests

d.
Механизм внимания Multi-Head Attention
1 slide, 0 tests

e.
Презентация
1 slide, 0 tests

f.
Тестирование
10 slides, 10 tests

g.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
9
Архитектура Transformer. BERT в задаче классификации текстов
Not scheduled

a.
Обзор трансформера
1 slide, 0 tests

b.
Позиционное кодирование
1 slide, 0 tests

c.
Нормализация слоев
1 slide, 0 tests

d.
Преобразователь декодер
1 slide, 0 tests

e.
ELMo и Завершение
1 slide, 0 tests

f.
Презентация
1 slide, 0 tests

g.
Тестирование
10 slides, 10 tests

h.
Дополнительный материал
1 slide, 0 tests
10
Задачи обучения без учителя: кластеризация, обнаружение аномалий
Not scheduled

a.
Обзор модели BERT
1 slide, 0 tests

b.
Задача языкового моделирования модели BERT
1 slide, 0 tests

c.
Технические детали работы модели BERT
1 slide, 0 tests

d.
Задача кластеризации
1 slide, 0 tests

e.
Задача снижения размерности
1 slide, 0 tests

f.
Презентация
1 slide, 0 tests

g.
Тестирование
10 slides, 10 tests
11
Вопросно-ответные и рекомендательные системы
Not scheduled

a.
Задача построения вопросно-ответных систем
1 slide, 0 tests

b.
SQuAD и SberQuAD
1 slide, 0 tests

c.
Подходы к построению задачи вопросно-ответных систем
1 slide, 0 tests

d.
Вопросно-ответная система для открытого контекста
1 slide, 0 tests

e.
GPT-2 и GPT-3
1 slide, 0 tests

f.
Подробнее о GPT и общие итоги
1 slide, 0 tests

g.
Презентация
1 slide, 0 tests

h.
Тестирование
10 slides, 10 tests
12
Итоговое тестирование
Not scheduled

a.
Итоговое тестирование
103 slides, 103 tests
Support
  • Служба Поддержки
    +7 (800) 550-31-71
Служба поддержки
  • Служба Поддержки
Certificates