Этот курс дополнит курсы по ML и DL и даст широкую перспективу на область искусственного интеллекта (AI) и применение AI-методов к решению практических задач.

• AI beyond ML В первой части курса мы познакомимся с большими идеями в области AI и применим их к решению реальных задач: поиск оптимального пути, планирование, экспериментирование и проверка гипотез и другие.
• ML in Social and Business Context Во второй части курса мы сфокусируемся на контексте, который определяет применение ML–решений на практике. Откуда берутся данные? Как обеспечить приватность пользователей и тренировать модели на чувствительных данных? Как защитить модели от манипуляций? Ответы на эти вопросы подготовят студентов к применению ML в реальной жизни.

Академическая нагрузка

• 1 пара в неделю

Команда курса

Untitled

Фича курса

Разбираем научные статьи и реальные кейсы решения бизнес-задач с помощью AI-методов

Результат курса

• Знакомство с новыми типами задач, которые можно решать с помощью AI
• Готовность разрабатывать ML–решения, которые эффективны не только на тестовых данных, но и в реальной жизни

Тематический план курса

Система оценивания

Формула расчёта итоговой оценки 0,1 × среднее за активность + 0,6 × среднее за домашние задания + 0,3 ×контрольная работа.

Политика академической честности

Обман, плагиат и любые другие нарушения академической этики на программе недопустимы. В случае нарушений студенты могут быть отчислены с программы.

Ты можешь обсуждать домашние задания с другими студентами, но для всех индивидуальных задач ты должен написать финальное решение самостоятельно. Если ты обсуждал идею решения с кем-то из однокурсников, укажи это в комментарии к своему решению.