ПРОГРАММА КУРСА

"Искусственный интеллект: машинное обучение
и нейронные сети. Базовый уровень"
Количество занятий: 4
Занятие 1
Введение
  • Основные термины и определения в области искусственного интеллекта.
  • Современные методы создания искусственного интеллекта.
  • Архитектура игрового искусственного интеллекта в популярных игровых движках: Unity и Unreal engine (Графы).
  • Машинное обучение. Перспективы развития.
  • Что такое обучение с учителем и какие задачи оно решает.
  • Что такое обучение без учителя и какие задачи оно решает.
Занятие 2
Нейроны
  • Что такое биологический нейрон и как он работает.
  • Что такое искусственный нейрон на примере «Перцептрон» и как он работает.
  • Что общего между искусственным и биологическим нейроном.
  • Как происходит принятие решений у искусственного нейрона и человека.
Занятие 3
Обзор популярных нейронных сетей

  • Что такое сенсорное замещение, нейропластичность. Сравнение гибкости человеческого мозга и искусственного интеллекта.
  • Понятие «Нейронной сети». Знакомство с ее архитектурой (многослойный перцептрон Румельхарта, сверточная нейронная сеть, сверток изображения, ядро, рекуррентная нейронная сеть).
  • Сфера применения нейронных сетей – перечень задач и примеров.
  • Современные проблемы обучения нейронной сети.
Занятие 4
  • Современное применение нейронных сетей.
  • Как устроены данные, что такое шум в данных и как его обработать.
  • Линейный метод (обучение с учителем) и иерархическая кластеризация (обучение без учителя),
  • Алгоритм обучения.
  • Расчет ошибки обработки данных.
  • Подведение итогов. Ответы на вопросы. Домашнее задание.