Глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

Обучение рассчитано на лиц, уже имеющих техническое образование, уверенное владение Python и прочную математическую и алгоритмическую подготовку. В рамках программы происходит глубокое погружение в теоретические основы глубокого обучения. Оно позволяет осмыслить процессы обучения нейронных сетей с вероятностной позиции и понять математическую суть современных подходов, которые часто воспринимаются как эвристические.

Кроме того, программа даёт целостное понимание того, как выстраиваются процессы автоматизированного поиска архитектур нейронных сетей и тонкой настройки гиперпараметров для сложных моделей. Всё это формирует способность не просто использовать, а самостоятельно разрабатывать и внедрять инновационные алгоритмы и системы ИИ для решения актуальных задач в науке и промышленности.

Изучаемые дисциплины:

• Теория информации и кодирования
• Методы ИИ в обработке естественных и искусственных языков
• Обработка и генерация изображений
• Обучение с подкреплением
• Автоматическое машинное обучение
• Валидация и оценка качества работы систем ИИ
• Современные проблемы машинного обучения
• Методы и технологии генеративного ИИ
• Технологии программирования и обучения глубоких сетей
• Технологии обработки больших данных
• Фундаментальные основы ИИ
• Теория глубокого обучения
• Математические и алгоритмические основы машинного обучения
• Оптимизация
• Генетические алгоритмы
• Рекомендательные системы 
• Иностранный язык (базовый)
• Навыки презентации на английском языке / Presentation skills
• Русский язык как иностранный / Russian as a foreign language
• Английский язык B1.1 / English B1
• Английский язык A2 / English A2
• Английский язык A1 / English A1.