Обзор
Проект закрыт и находится в режиме только для чтения.
 |
Приветствуем Вас на странице межфакультетского курса МГУ имени М.В.Ломоносова "Искусственный интеллект в естествознании". |
Лектор — к.ф.-м.н. доцент кафедры ММИ физического факультета Зубюк Андрей Владимирович, zubjuk@physics.msu.ru. Лекции читаются дистанционно в системе MS Teams, ссылка для подключения к видеоконференции. Программа и другие материалы курса размещаются в разделе Документы.
Эссе для зачёта¶
Для получения зачёта по курсу необходимо (помимо прохождения тестов во время лекций) предоставить эссе по самостоятельно сформулированной теме, относящейся к искусственному интеллекту. Оно должно содержать аргументированную позицию слушателя курса, подкреплённую ссылками на статьи в журналах, входящих в top25% (Q1, первый квартиль) базы Web of Science (Core Collection).
Если по техническим причинам вы не можете пользоваться ресурсами Google (например, они недоступны с территории Китая), отправьте письмо на почту лектору, указав тему "Эссе по МФК". Письма с другими темами обрабатываться не будут!
Успеваемость¶
С информацией о текущей успеваемости вы можете ознакомиться здесь. Для получения зачёта необходимо будет набрать 7 баллов за тесты (с учётом теста 15 декабря) и успешно сдать эссе.
Лекции¶
| Тема | Презентация | Видеозапись |
| Предмет изучения области «искусственный интеллект» (далее – ИИ), виды и примеры задач, решаемых интеллектуальными системами. Терминология: искусственный интеллект, распознавание образов, машинное обучение. | Лекция 01 - презентация | Лекция 01 - видеозапись |
| Системы «интеллектуального» программирования: реляционные базы данных, логическое программирование, автоматизация доказательства теорем, функциональное программирование. | Лекция 02 - презентация | Лекция 02 - видеозапись |
| Программирование «на словах» – нечёткая логика Л. Заде. | Лекция 03 - презентация | Лекция 03 - видеозапись |
| Признаковое описание объектов реального мира. Задачи распознавания образов. | Лекция 04 - презентация | Лекция 04 - видеозапись |
| Классические методы распознавания образов. Теория вероятностей как модель регистрации данных. | Лекция 05 - презентация | Лекция 05 - видеозапись |
| Машинное обучение как подбор оптимальных значений параметров метода распознавания образов на основе примеров | Лекция 06 - презентация | Лекция 06 - видеозапись |
| Искусственные нейронные сети (ИНС) | Лекция 07 - презентация | Лекция 07 - видеозапись |
| Свёрточные ИНС, глубокие ИНС. Методы ИИ в задачах анализа текстов | Лекция 08 - презентация | Лекция 08 - видеозапись |
| Методы ИИ в естественнонаучных областях. "Слабый" и "сильный" ИИ. Проблема интерпретируемости современных систем ИИ | Лекция 09 - презентация | Лекция 09 - видеозапись |
| Зачётные мероприятия 22, 27 и 29 декабря | Осень 2021: Итоги | Видео 1, Видео 2, Видео 3, Видео 4 |