Образовательные программы и мероприятия

В качестве слушателей приглашаются студенты старших курсов бакалавриата или специалитета, студенты магистратуры, обучающиеся по математическим направлениям подготовки, аспиранты математических специальностей.

К заявке необходимо приложить:

• резюме, содержащее информацию о ФИО, дате рождения, месте учебы, уровне владения английским языком (при наличии приложите сертификат), а также перечень научных публикаций, перечень научных конференций и школ, в которых принималось участие;
• справку с места обучения, полученную не ранее, чем за 3 месяца до начала программы. 

В рамках образовательной программы предполагается провести обучение по актуальным направлениям развития искусственного интеллекта, методов машинного обучения, анализа Больших данных и эконометрической инференции.

Рассматриваются следующие наиболее востребованные в настоящее время направления искусственного интеллекта:

• объяснимый ИИ (Explainable AI ). Методы и техники использования ИИ, которые позволяют объяснить полученные от ИИ результаты живым экспертам. Противопоставляется концепции “ИИ как черный ящик”, когда нельзя понять сути используемых алгоритмов и найденных взаимосвязей
• генеративный ИИ (generative AI) относится к программам, которые могут использовать существующий контент, такой как текст, аудиофайлы или изображения, для создания нового правдоподобного контента. Для этого существуют различные методы, такие как генеративные состязательные сети (GANS), преобразователи и вариационные автокодеры.
• дополненный искусственный интеллект (augmented Intelligence), который помогает человеку, а не заменяет его в процессах принятия решений. Противопоставляется общему термину “Искусственный Интеллект” в качестве собирательного термина для “Интеллект Человека + ИИ”
• эмоциональный ИИ (Emotion AI)  , который распознает человеческие эмоции 
• ответственный ИИ  (Responsible AI) ориентирован на обеспечение этичного, прозрачного и подотчетного использования технологий ИИ в соответствии с ожидания пользователей, организационными ценностями и социальными законами и нормами. Ответственный ИИ гарантирует, что автоматизированные решения оправданы и объяснимы, и помогают поддерживать доверие пользователей и конфиденциальность личности.

Также рассматриваются постановки задач для моделирования процессов в динамических системах, соответствующих переходным процессам и циклам – задача Коши и поиск периодических решений. Проводится последовательное уточнение и усложнение моделей разнообразных динамических систем – линейные, квазилинейные, существенно нелинейные модели; от одной степени свободы к конечному и счетному числу степеней свободы; консервативные и диссипативные системы с линейной и нелинейной диссипацией и т.д.

В программе рассматриваются задачи регрессии, классификации, кластеризации, а также обучения с подкреплением, изучаются нейросетевые алгоритмы, в том числе особенности настройки многослойных нейронных сетей (глубокое обучение). Дается теоретический обзор основных алгоритмов, показывается демонстрация запуска основных алгоритмов на языке python. Основной акцент сделан на теоретических основах, лежащих в основе каждого метода.

Планируется дать молодым исследователям общее представление о текущем состоянии развития искусственного интеллекта, методов машинного обучения и анализа Больших данных, которые впоследствии могут им пригодиться в научной работе - прежде всего в аналитике данных, - но также и в компьютерных и естественных науках. Обучающимся будут предложены несколько проектов по машинному обучению, моделированию нелинейных динамических систем и анализу Больших данных, предполагающие использование различных программных пакетов.

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо получить и отправить на почту smc@sochisirius.ru скан-копию одного из следующих документов:

• Сертификат о вакцинации или справка о прохождении первого этапа вакцинации. В случае противопоказаний к вакцинации необходимо иметь в наличии справку о медицинском отводе и отрицательный результат ПЦР-теста (полученный не ранее, чем за три календарных дня до заселения);
• Отрицательный результат ПЦР-теста (полученный не ранее, чем за три календарных дня до заселения) и обязательно - добровольное согласие на прохождение вакцинации в течение трех дней со дня заселения. Обратиться в прививочный пункт необходимо самостоятельно;
• Медицинский документ или сертификат о перенесенном заболевании из личного кабинета портала Госуслуг – для лиц, со дня выздоровления которых прошло не более 6 месяцев до заселения.

По приезде в университет участникам следует предоставить оригинал одного из указанных документов во время регистрации.

Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает для слушателей проезд по России, двухразовое питание и проживание.