Технологии и фронтиры науки о данных 2025
Это вводный курс об основных идеях современного искусственного интеллекта, представленный в Южном федеральном университете осенью 2025 года. Курс рассчитан на первокурсников, а значит, на всех желающих.
Что такое AI? Введение и терминология
9 октября 2025 г.
Что такое AI? Введение и терминология
9 октября 2025 г.
Введение: AI в нашей жизни, прогресс ускоряется. Что такое интеллект и что такое искусственный интеллект. Классификация методов AI, что такое ML и DL. Модальности данных в AI-системах.
Задачи машинного обучения и ранняя история AI
16 октября 2025 г.
Задачи машинного обучения и ранняя история AI
16 октября 2025 г.
Обучение с учителем и без учителя, self-supervision. Идея обучения с подкреплением. Ранняя история идей AI от древних греков до Азимова. Первые шаги CS и AI: Шеннон, Цузе, Дартмутский семинар, перцептрон Розенблатта. Алан Тьюринг: от машины до теста and beyond.
GOFAI, экспертные системы, представление знаний
23 октября 2025 г.
GOFAI, экспертные системы, представление знаний
23 октября 2025 г.
AI в 1960-е: Logic Theorist, Shakey, ELIZA, SHRDLU, машинный перевод и отчёт ALPAC. AI в 1970-е: экспертные системы, MYCIN, certainty factors, нечёткая логика. Представление знаний: графы знаний.
Вероятностные основы машинного обучения
30 октября 2025 г.
Вероятностные основы машинного обучения
30 октября 2025 г.
Почему ML — раздел теории вероятностей. Основы теории вероятностей, байесовский подход. Примеры: медицинский тест, парадокс Монти Холла, ошибка прокурора, ошибка адвоката, реальные примеры, парадокс Спящей красавицы. Теорема Байеса в ML и задачи байесовского вывода.
Байесовский вывод для монетки
6 ноября 2025 г.
Байесовский вывод для монетки
6 ноября 2025 г.
Задачи байесовского вывода. Испытания Бернулли: максимизация правдоподобия, вывод для равномерного априорного распределения, правило Лапласа. Сопряжённые априорные распределения, бета-распределения.
Линейная регрессия
13 ноября 2025 г.
Линейная регрессия
13 ноября 2025 г.
Что такое линейная регрессия, почему "регрессия". Метод наименьших квадратов и градиенты. Вероятностные предположения линейной регрессии. Признаки в линейной регрессии, локальные признаки, оверфиттинг.
Байесовский вывод в линейной регрессии
20 ноября 2025 г.
Байесовский вывод в линейной регрессии
20 ноября 2025 г.
Оверфиттинг и откуда он берётся. Регуляризация: гребневая и лассо-регрессия, примеры, геометрия регуляризации. Регуляризация и априорные распределения, байесовский вывод в линейной регрессии, примеры.
Пример с COVID и основы классификации
27 ноября 2025 г.
Пример с COVID и основы классификации
27 ноября 2025 г.
Case study: линейная регрессия и COVID-19. Что такое классификация, геометрия линейных поверхностей, линейный дискриминант Фишера. Порождающие модели и оптимальный байесовский классификатор. Пример: LDA и QDA