I Зимняя школа по искусственному интеллекту (I-ИИ)
В ННГУ им. Н.И. Лобачевского с 14 по 25 декабря 2023 года была организована I Зимняя школа по искусственному интеллекту (I-ИИ). Зимняя школа проводилась в соответствии с планом работ исследовательского центра 2-й волны в сфере искусственного интеллекта «Системы доверенного и объяснимого искусственного интеллекта в превентивной профессиональной медицине» (соглашение № 70-2023-001320 между АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и ННГУ им. Н.И. Лобачевского).
В рамках зимней школы прошел цикл открытых лекций от ведущих теоретиков и практиков в ИИ-индустрии и была реализована дополнительная профессиональная образовательная программа повышения квалификации «Введение в искусственный интеллект и Data Science».
Открытые лекции от ведущих ученых по различным аспектам области искусственного интеллекта проводились в смешанном формате. В общей сложности слушатели школы получили возможность посетить 14 занятий, из которых 8 – научно-популярных лекций, а 6 – углубленной практической направленности (практическая работа с использованием специализированного инструментария, применяемого в области ИИ).
Программа I Зимней школы по искусственному интеллекту :
Цикл открытых лекций:
14 декабря Золотых Н.Ю., д.ф.-м.н., директор ИИТММ «Искусственный интеллект. Достижения. Перспективы. Риски».
15 декабря Горбань А.Н., д.ф-м.н, профессор «Идея искусственного интеллекта. I. Кто мы такие, куда мы идем».
16 декабря Горбань А.Н., д.ф-м.н, профессор «Методы искусственного интеллекта. II. Проблемы, сдерживающие развитие».
18 декабря Иванченко М.В., д.ф.-м.н., зав. кафедрой прикладной математики
ИИТММ «Биомаркеры старения на основе объяснимого искусственного интеллекта».
20 декабря Турлапов В.Е., д.т.н., профессор «Понятие XAI и его эволюция, место в ИИ в целом; высокоуровневые признаки».
22 декабря Prof. Baochang Zhang, Beihang University «Visual Uncertainty in Deep Learning. Part 1».
22 декабря Турлапов В.Е., д.т.н., профессор «Конструирование XAI моделей на практических примерах».
23 декабря Prof. Baochang Zhang, Beihang University «Visual Uncertainty in Deep Learning. Part 2».
Лекции для углубленного изучение области ИИ с использованием специализированного
инструментария осуществляются по следующим модулям:
Модуль. 1. Обзор библиотек Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и д.р) и среды Jupyter Notebook.
Запись от 18 декабря
Модуль 2. Подготовка данных. Разведывательный анализ. Использование регрессионных
моделей и методов кластеризации при анализе данных.
Запись от 20 декабря
Модуль 3. Постановка задач машинного обучения (обучения с учителем, обучения без
учителя, и др.) основные алгоритмы и методы машинного обучения. Обзор инструментов
глубокого обучения. Обучение и тестирование простейшей нейронной сети.
Запись от 21 декабря
Запись от 25 декабря
Запись от 26 декабря