Математичні основи машинного навчання

Продовжуємо  серію освітніх курсів про наукоємні технології та використання AI та ML в матеріалознавстві. Запрошуємо на четвертий курс проєкту BOOSTalent «Mathematical Foundations of Machine Learning».

Цей курс присвячений фундаментальним математичним поняттям, необхідним для розуміння машинного навчання. В основі будь-якого алгоритму машинного навчання лежить мінімізація або максимізація певних параметрів.
Перша лекція буде присвячена математичній оптимізації, ознайомленню з її методами та вирішенню проблем, що виникають при пошуку мінімуму функції. Після цієї лекції ви познайомитеся з "Стохастичним градієнтним спуском", "Адамом" тощо.
Далі ми змістимо акцент на ймовірності та статистику. Цей сегмент має на меті дати вам розуміння генеративних моделей.
Крім того, ви розширите свій інструментарій теоремою Байєса, базовим статистичним аналізом та простою класифікацією тексту.

• дати проведення курсу: на постійній основі, слідкуйте за заходами.
• викладачі: к.ф.-м.н., Віталій Тимчишин, молодший науковий співробітник Київського академічного університету (КАУ), молодший науковий співробітник Інституту теоретичної фізики ім. М.М. Боголюбова;
  к.ф.-м.н., Володимир Безгуба, старший науковий співробітник КАУ, виконуючий обов’язки завідуючого Лабораторії дослідження даних та машинного навчання КАУ;
• мова викладання: англійська;
• курс є початковим. Його мета - надати розуміння поняття машинного навчання та навчити працювати з сучасними інструментами в цій галузі;
• формат викладання: самостійне навчання на основі відео та текстових матеріалів на платформі eduportal.kau.org.ua, проходження фінального тестування;

Познайомитись з лектором і дізнатись, чого очікувати від курсу, можна у цьому відео:

Курс являється частиною широкомасштабної ініціативи BOOSTalent Project, що об’єднує кілька європейських університетів зі спільною метою: стимулювати інновації в області штучного інтелекту та машинного навчання у різних галузях:

1. космічна промисловість
2. електроніка
3. розробка сучасних матеріалів
4. біорізноманіття

Курс безкоштовний. Після його проходження всі учасники, які виконають програму та складуть тести, отримають сертифікати з об'ємом кредитів ЄКТС (0,5 кредита).

Підготовку та викладання курсів здійснено ДНУ “Київський Академічний Університет” в межах проєкту BOOSTalent, що фінансується Європейським інститутом технологій та інновацій.