telegram-группа: link
Лекции будут проходить по средам в 18:00, аудитория 582, первая лекция 18 сентября. Группа Telegram
Официальное название спецкурса (для учебной части):
- бакалавриат — «Современные методы машинного обучения»
- магистратура — «Математические основы и приложения нейронных сетей»
Аннотация:
Курс лекций предназначен для студентов 2-6 курсов, обучающихся по специальности «прикладная математика и информатика», желающих получить знания о современных методах машинного обучения в части нейросетевых моделей.
Актуальность курса заключается в повсеместном внедрении нейронных сетей в системы анализа изображений, графовых данных, а также текстов, в том числе исходного кода программ. Причиной повсеместного внедрения является высокая точность этих моделей, достигающаяся благодаря большому количеству обучаемых параметров, большим объемам обучающих данных, а также возможности переноса знаний в другие модели. Курс посвящен разбору важнейших вариантов этих моделей с отдельным разбором вопросов их интерпретируемости и устойчивости к состязательным атакам.
Преподаватели:
- Турдаков Денис Юрьевич, к.ф.-м.н.
- Архипенко Константин Владимирович, контакты: telegram
- Майоров Владимир Дмитриевич
- Дробышевский Михаил Дмитриевич, к.ф.-м.н.
- Беляева Оксана Владимировна
- Сорокин Константин Сергеевич
- Перминов Андрей Игоревич
- Алексеевская Ирина Сергеевна
Лекции:
- «Современные методы машинного обучения» Турдаков Д.Ю.
- «Многослойный перцептрон: геометрическая и вероятностная интерпретация» Перминов А.И.
- «Языковые модели» Майоров В.Д.
- «Object detection» Беляева О.В.
- «Machine learning for software engineering» Сорокин К.С.
- «Методы обучения представлений графов, графовые нейронные сети» Дробышевский М.Д.
- «Атаки в области NLP на классические трансформенные модели и большие языковые» Алексеевская И.С.
- «Атаки на глубокое обучение и защиты от них в области CV» Архипенко К.В.
1. Ссылки на онлайн-курсы:
2. Практическая работа:
- Практическая работа в области CV по защите
3. Список вопросов к экзамену:
Варианты сдачи курса КРИТЕРИИ ОЦЕНОК
Видеозаписи лекций 2021 года выложены на YouTube