Программа знакомит студентов с современными методами искусственного интеллекта и развитием языковых моделей. В рамках программы изучаются основные концепции и принципы работы языковых моделей, их применение в различных задачах обработки естественного языка.
Студентам предлагается широкий спектр дисциплин, включающих в себя изучение базовых алгоритмов машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей, а также специализированных методов и инструментов для работы с текстовыми данными. Они узнают о различных архитектурах языковых моделей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и трансформеры.
Студенты также получат практические навыки по обработке естественного языка, включая предварительную обработку текста, извлечение признаков, классификацию и кластеризацию текстовых данных. Они изучат методы генерации текста, включая автоматическое резюмирование, генерацию диалогов и создание текстовых моделей.
Кроме того, программа включает изучение этических аспектов использования языковых моделей и искусственного интеллекта в гуманитарной сфере. Студенты будут рассматривать различные вопросы, связанные с прозрачностью и объяснимостью моделей, а также этическими и социальными последствиями их применения в области гуманитарных наук.
Выпускники будут обладать фундаментальными знаниями и навыками, необходимыми для работы с языковыми моделями и искусственным интеллектом в гуманитарной сфере. Они смогут применять полученные знания для решения разнообразных задач обработки текстов и анализа данных, а также будут осведомлены о важных этических и социальных вопросах, связанных с использованием этих технологий.
Профессиональные дисциплины:
- Бизнес-модели основных секторов инновационной экономики
- Инновационная экономика и технологическое предпринимательство
- Иностранный язык
- Стартап с нуля: от идеи до выхода на рынок
- Социальное предпринимательство
- Правовые особенности функционирования стартапов
- Основы интеллектуальной собственности
- Практикум по проектному менеджменту
- Реализация стартап-проектов на рынке Foodtech. От идеи до MVP
- Техники публичных выступлений и презентаций
- Коммуникации и командообразование
- Математика (с выбором уровня)
- Математический анализ
- Линейная алгебра
- Математика (продвинутый уровень)
- Математический анализ (продвинутый уровень)
- Линейная алгебра (продвинутый уровень)
- Теория вероятностей
- Математическая статистика
- Дополнительные разделы высшей математики
- Основы теории игр
- Дифференциальные уравнения
- Численные методы моделирования
- Теория функций комплексного переменного
- Дополнительные главы высшей математики
- Дискретная математика
- Цифровая культура в профессиональной деятельности
- Компьютерное зрение
- Автоматическая обработка текста
- Методы искусственного интеллекта
- Интернет вещей
- Компьютерная визуализация
- Объектно-ориентированное программирование
- Информатика
- Алгоритмы и структуры данных
- Компьютерные сети
- Машинное обучение
- Алгоритмы и структуры данных
- Базы данных
- Web-программирование
- Программирование
- Компьютерная лингвистика
- Обработка естественного языка
- Введение в генеративный искусственный интеллект
- Большие языковые модели
- Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта
- Автоматическое машинное обучение
- Глубокое обучение
- Прикладные интеллектуальные системы
- Жизненный цикл моделей машинного обучения
- Основы обработки мультимедийных данных
- Методы визуализации данных
- 3D-моделирование
- Облачные технологии и услуги
- Администрирование компьютерных сетей
- Информационная безопасность
- Проектирование и реализация баз данных
- Современные инструменты анализа данных
- Искусственные нейронные сети для творчества
- Математическая лингвистика
- Инженерия данных
- Генеративный искусственный интеллект в образовании
- Фронтэнд-разработка
- Тестирование мобильных и сетевых приложений
- Управление проектами
- Мобильная разработка (Android и IOs)
- Анализ социальных сетей
- Этика искусственного интеллекта
- Рекомендательные системы
- Проектирование информационных систем.