искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)
-
Понимать, как устроены нейросети и по какому принципу они работают -
Управлять процессом обучения нейросети -
Подбирать оптимальную скорость обучения для конкретной задачи -
Оценивать качество работы нейросети -
Выявлять переобучение и бороться с ним -
Адаптировать нейросеть к изменяющимся условиям -
Проводить сравнительный анализ разных подходов к обучению -
Создавать несколько поколений нейросетей и отслеживать прогресс -
Доводить нейросеть до стабильного решения поставленной задачи -
Узнать детали математического анализа -
Анализировать причины успехов и неудач в обучении -
Самостоятельно проводить полноценный эксперимент от начала до конца
- День 1. Введение в нейросети
Занятие 1. Понятие нейросети как вычислительной структуры.
Обед и общение (настольные игры, прогулка в парке)
Принцип получения ответа на основе входных данных
Демонстрация работы необученной нейросети
- День 2. Входные данные
Занятие 2.Какие данные подаются на вход нейросети
Обед и общение
Преобразование информации в числовой формат
Практика: изменение входных параметров и наблюдение за реакцией
- День 3. Веса нейросети
Занятие 3. Роль весов в работе нейросети
Обед и общение
Случайная инициализация весов
Практика: изменение весов и анализ изменений в поведении
- День 4. Оценка работы
Занятие 4. Понятие ошибки нейросети
Обед и общение
Численные методы оценки качества работы
Практика: отслеживание изменения ошибки в процессе обучения
- День 5. Методы обучения
Занятие 5. Пошаговое улучшение параметров
Обед и общение
Скорость обучения и её влияние на результат
Практика: подбор оптимальной скорости обучения
- День 6. Эволюционный подход
Занятие 6. Принципы отбора и наследования признаков
Обед и общение
Сравнение с другими методами обучения
Практика: ручной отбор лучших экземпляров
- День 7. Мутация
Занятие 7. Роль случайных изменений в обучении
Обед и общение
Влияние силы мутации на результат
Практика: эксперименты с разными значениями мутации
- День 8. Популяция
Занятие 8. Зависимость скорости обучения от количества экземпляров
Обед и общение
Сохранение лучших результатов между поколениями
Практика: сравнение эффективности при разном размере популяции
- День 9. Обобщение результатов
Занятие 9. Проблема работы только в конкретных условиях
Обед и общение
Способы повышения универсальности нейросети
Практика: обучение в меняющихся условиях
- День 10. Итоговый турнир
Занятие 10. Самостоятельная настройка нейросети каждым участником
Обед и общение
Соревнование на эффективность решений
Подведение итогов смены
Продолжительность: 10 дней с понедельника по пятницу.
Время проведения: 10:00 - 17:00
Питание: обед: суп ( или салат) , второе блюдо, выпечка, чай, сладости.
Количество участников в группе: до 15 человек
Сопровождение группы: куратор
количество мест в группе ограничено