Основы искусственного интеллекта

Алешковский Иван Андреевич
Кандидат экономических наук, доцент кафедры демографии Высшей школы современных социальных наук МГУ имени М.В.Ломоносова

Андреев Алексей Игоревич
Кандидат биологических наук, доцент кафедры глобальных социальных процессов и работы с молодежью факультета глобальных процессов МГУ имени М.В.Ломоносова

Главацкий Сергей Тимофеевич
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теоретической информатики механико-математического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова

Зискин Константин Евгеньевич
Кандидат педагогических наук, доцент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова

Лысенко Владимир Владимирович
Научный сотрудник факультета глобальных процессов МГУ имени М.В.Ломоносова

В настоящее время тематика искусственного интеллекта (ИИ) находится в пиковой точке своего развития благодаря применению уникальных технологий ИИ во многих сферах человеческой деятельности. Использование методов ИИ в широком спектре научных исследований стало уже привычной реальностью. Благодаря освоению новых технологий, ученые разных областей науки получают возможность продуктивно анализировать данные большого объема и эффективно решать исследовательские задачи, на что ранее либо было бы затрачено несоизмеримо большее количество времени и других ресурсов, либо это было просто нереально. В нашем курсе будет рассмотрены основные направления ИИ как перспективного раздела науки о данных: методы интеллектуального анализа больших данных, методы машинного обучения, методы представления и первичной обработки данных. Будут разъяснены основные термины, возможности и ограничения рассмотренных технологий, проанализированы типы решаемых задач и примеры применения методов ИИ в научных исследованиях и иных сферах человеческой деятельности.

---

Формат

Тема №1 Цели и задачи курса «Основы искусственного интеллекта в современной науке и приложениях». Порядок итоговой аттестации.

Тема №2 Большие данные в современном мире: новые вызовы, новые задачи и новые решения.

Тема №3 Методы искусственного интеллекта в научных исследованиях: возможности применения и современные тенденции.

Тема №4 Применение методов искусственного интеллекта как реализация концепции нового научного знания. Машинное обучение: плюсы и минусы применения.

Тема №5 Алгоритмы обработки больших данных. Основные методы работы с данными больших объемов.

Тема №6 Фундаментальные алгоритмы интеллектуального анализа больших данных в научных исследованиях.

Тема №7 Современные технологии искусственного интеллекта в масштабных социальных научных исследованиях.

Тема №8 Искусственный интеллект в решении практико-ориентированных научных задач.

Тема №9 Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем.

Тема №10 Проблемы использования искусственного интеллекта в научно-образовательной сфере.

Тема №11 Перспективы развития использования искусственного интеллекта в научных исследованиях.

Тема №12 Итоговая аттестация по курсу «Основы искусственного интеллекта в современной науке и приложениях»