Проектно-образовательный практикум по современным методам машинного обучения

Научный центр:

Другие программы

Сроки проведения:

15-26 марта 2021

По вопросам участия в программе можно обращаться по адресам:
student@talantiuspeh.ru – организационные вопросы (приезд, размещение, отбор и участие в программе, предоставление документов и сведений для организации приезда и зачисления на программу),
best-talents@tinkoff.ru – вопросы по содержанию программы, включая выполнение отборочных заданий.

О программе

Направление программы:
Искусственный интеллект, машинное обучение

Программа состоит из четырех блоков:
- Обзор классических методов машинного обучения и основ глубокого обучения.
- Методы обучения глубоких нейронных сетей и их приложения в компьютерном зрении, обработке естественного языка, распознавании речи и рекомендательных системах.
- Обзор современных программных инструментов, используемых для глубокого обучения.
- Групповая проектная работа.

Цели программы:
- изучение основ теории и практики создания решений на основе современных методов обучения машинного обучения (многослойные нейронные сети) в области компьютерного зрения, распознавания речи, обработки естественного языка и рекомендательных систем;
- освоение основных методов разработки информационных систем, сетевых сервисов и программ с использованием алгоритмов машинного обучения.

Задачи программы:
- изучение классических методов машинного обучения;
- изучение современных методов машинного обучения на основе глубокого обучения искусственных нейронных сетей;
- освоение современных инструментов для глубокого обучения;
- развитие практических навыков создания программных продуктов с использованием методов машинного обучения.

Планируемые результаты:
- исследование и решение предложенной участнику модуля конкретной задачи в рамках проекта;
- получение навыков исследования и решения задач машинного обучения современными методами.

По итогам отборочных испытаний учащиеся распределяются на команды (3-5 человек) для выполнения проектных кейсов, над которыми будут работать в рамках очного модуля программы под руководством ментора. В финале команда представит свой проект в виде презентации.

Темы лекций, предполагаемые на очной части:
1. Постановки задач в компьютерном зрении, основные метрики и архитектуры.
2. Генеративные состязательные сети в компьютерном зрении.
3. Представления текста - классические методы и методы на основе глубокого обучения.
4. Языковые модели, машинный перевод, диалоговые системы на основе глубокого обучения.
5. Задачи распознавания речи, метрики качества и основные подходы.
6. Проблема выравниваний и End-to-End архитектуры нейронных сетей для распознавания речи.
7. Рекомендательные системы. Постановка задачи и классические подходы.
8. Современные нейросетевые подходы для рекомендательных систем.