ISSN: 2073-2635
eISSN: 2949-270X
eISSN: 2949-270X
ISSN: 2073-2635
eISSN: 2949-270X
eISSN: 2949-270X
Руководитель образовательных проектов, некоммерческий Фонд развития науки и образования «Интеллект»;
младший научный сотрудник института теоретической и математической физики МГУ имени М. В. Ломоносова
В данной статье рассматривается вопрос о реализации межфакультетских курсов по искусственному интеллекту в Московском государственном университете имени М. В. Ломоносова: от этапа исследовательской и аналитической работы, проведения интервью, опросов, изучения образовательных процессов в различных учебных заведениях до практической реализации программы.
В статье представлена информация о реализации межфакультетских курсов «Введение в программирование», «Основы программирования и анализа данных на Python», «Машинное обучение для решения прикладных задач», «Введение в глубокое обучение» и дополнительного факультатива «Математика для анализа данных».
Автор анализирует основные темы каждого курса и список умений и навыков, которые обучающиеся получат после прохождения программы: студенты, завершившие курсы, приобретут ценные практические навыки работы с данными, овладеют инструментами машинного обучения, освоят язык программирования Python, научатся работать с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, PyTorch, смогут анализировать и визуализировать данные и, наконец, углубятся в мир машинного обучения, изучая различные алгоритмы и способы их применения для решения задач из разных областей
Специфика организации междисциплинарных курсов заключается в тщательном отборе содержания и методических приемов, позволяющих студентам непрофильных специализаций успешно овладеть инструментами искусственного интеллекта. В статье отображены особенности организации курсов, приемы использования инструментов коммуникации между участниками образовательного процесса, в том числе для поддержания психологического комфорта в учебной деятельности.
Межфакультетские курсы по искусственному интеллекту — это актуальные образовательные ресурсы, позволяющие студентам приобрести современные компетенции в области искусственного интеллекта. Они предоставляют учащимся возможность ознакомиться с теоретическими основами программирования и машинного обучения, а также получить практические навыки работы с разнообразными инструментами и технологиями.
