<aside> 🚧 [work in progress] Предварительная версия
</aside>
Этот продвинутый курс посвящен современным результатам в глубоком обучении с особым акцентом на диффузионное генеративное моделирование, архитектуры с субквадратичной сложностью, интерпретируемость и усовершенствованные методы обучения с подкреплением. Курс будет полезен студентам, которые хотят заниматься исследованиями или экспериментальными продуктами в области искусственного интеллекта.
Курс разрабатывается командой AI-центра Тинькофф – одной из самой сильной ML-команд России
Знакомство с передовыми методами и архитектурами в области глубокого обучения, подготовка к решению сложных научных и практических задач в индустрии и академии.
| Тема | |
|---|---|
| 1 | Diffusion Generative Modeling |
| 3 | Uncertainty Estimation + Laplace Approximation |
| 2 | Sub-Quadratic Architectures 1 (Linear Transformer, Hyena) |
| 4 | Sub-Quadratic Architectures 2 (SSMs) |
| 5 | Mechanistic Interpretability |
| 6 | LLM Alignment: RLHF & RL-free algorithms |
| 7 | Offline Reinforcement Learning |
| 8 | Meta Reinforcement Learning |
| 9 | RL via Supervised Learning |
| 10 | Foundational Decision Making Models |