Глубокое обучение нейросетей

  • Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в реализации систем искусственного интеллекта с применением алгоритмов глубокого обучения нейросетей. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как ключевые архитектуры нейронных сетей - полносвязные, сверточные (CNN), рекуррентные (RNN, LSTM, GRU) и современные архитектуры на базе трансформеров; генеративные модели GenAI - алгоритмы и методы создания моделей, генерирующих текст, изображения, аудио (GAN, Variational Autoencoders, Diffusion Models), большие языковые модели (LLM), разработка малых языковых моделей (SLM), технологии обучения с низким количеством данных (Few-shot, Zero-shot learning), transfer learning и fine-tuning моделей, ускорение и оптимизация глубоких моделей.
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 1
  • Семестр 2
Top