BSc: MathematicalFoundationsOfAI - Revision history

V.matiukhin: /* Общая характеристика результата обучения по дисциплине */

2024-04-23T03:53:14Z

Общая характеристика результата обучения по дисциплине

← Older revision		Revision as of 03:53, 23 April 2024
Line 29:		Line 29:
	- навык проведения статистического анализа данных и извлечения информации из них, <br>		- навык проведения статистического анализа данных и извлечения информации из них, <br>
	- умение интерпретировать и визуализировать результаты математического анализа для принятия обоснованных решений.		- умение интерпретировать и визуализировать результаты математического анализа для принятия обоснованных решений.
−

	: '''Навыки (владения):''' в результате прохождения курса формируются навыки:		: '''Навыки (владения):''' в результате прохождения курса формируются навыки:

V.matiukhin: /* Общая характеристика результата обучения по дисциплине */

2024-04-23T03:52:43Z

Общая характеристика результата обучения по дисциплине

← Older revision		Revision as of 03:52, 23 April 2024
Line 21:		Line 21:
	: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:		: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:
	- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения, <br>		- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения, <br>
−	- ~~Основные~~ концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,<br>	+	- основные концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,<br>
−	- ~~Навыки~~ работы с многомерными данными и их математическим анализом.~~<br>~~	+	- навыки работы с многомерными данными и их математическим анализом.

		⚫	: '''Умения:''' сформированы умения:
		+	- умение применять математические методы для анализа и решения задач в области искусственного интеллекта, <br>
		+	- способность использовать различные алгоритмы оптимизации для обучения и тестирования моделей машинного обучения, <br>
		+	- навык проведения статистического анализа данных и извлечения информации из них, <br>
		+	- умение интерпретировать и визуализировать результаты математического анализа для принятия обоснованных решений.

⚫	: '''Умения:''' сформированы умения .

−	: '''Навыки (владения):''' в результате прохождения курса формируются навыки .	+	: '''Навыки (владения):''' в результате прохождения курса формируются навыки:
		+	- навык применения математического аппарата для проектирования и разработки алгоритмов и моделей искусственного интеллекта,<br>
		+	- навык использования программных средств для работы с математическими моделями и алгоритмами,<br>
		+	- навык адаптации математических подходов и решений к различным задачам в области искусственного интеллекта.

	== 3. Структура и содержание дисциплины ==		== 3. Структура и содержание дисциплины ==

V.matiukhin: /* Общая характеристика результата обучения по дисциплине */

2024-04-23T03:49:35Z

Общая характеристика результата обучения по дисциплине

← Older revision		Revision as of 03:49, 23 April 2024
Line 21:		Line 21:
	: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:		: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:
	- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения, <br>		- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения, <br>
−	- Основные концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,	+	- Основные концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,<br>
−	- Навыки работы с многомерными данными и их математическим анализом.	+	- Навыки работы с многомерными данными и их математическим анализом.<br>

V.matiukhin: /* Общая характеристика результата обучения по дисциплине */

2024-04-23T03:49:11Z

Общая характеристика результата обучения по дисциплине

← Older revision		Revision as of 03:49, 23 April 2024
Line 20:		Line 20:
	=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===		=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
	: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:		: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:
−	- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения,	+	- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения, <br>
	- Основные концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,		- Основные концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,
	- Навыки работы с многомерными данными и их математическим анализом.		- Навыки работы с многомерными данными и их математическим анализом.

V.matiukhin: /* Общая характеристика результата обучения по дисциплине */

2024-04-23T03:48:36Z

Общая характеристика результата обучения по дисциплине

← Older revision		Revision as of 03:48, 23 April 2024
Line 19:		Line 19:

	=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===		=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
−	: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы .	+	: '''Знания: ''' после прохождения курса у студентов должны быть сформированы следующие знания:
		+	- принципы математической оптимизации и численные методы для решения задач машинного обучения,
		+	- Основные концепции вероятности и статистики, применяемые в области искусственного интеллекта,
		+	- Навыки работы с многомерными данными и их математическим анализом.
		+

	: '''Умения:''' сформированы умения .		: '''Умения:''' сформированы умения .

V.matiukhin: /* 2. Перечень планируемых результатов обучения */

2024-04-23T03:28:51Z

2. Перечень планируемых результатов обучения

← Older revision		Revision as of 03:28, 23 April 2024
Line 16:		Line 16:
	: '''Целью освоения дисциплины''' является обучение студентов с соответствующей математикой, что впоследствии должно помочь им в изучении специализированных разделов анализа данных (машинного обучения, статистики, обучения с подкреплением, численных методов оптимизации, моделирования больших сетей и т.д.).		: '''Целью освоения дисциплины''' является обучение студентов с соответствующей математикой, что впоследствии должно помочь им в изучении специализированных разделов анализа данных (машинного обучения, статистики, обучения с подкреплением, численных методов оптимизации, моделирования больших сетей и т.д.).

		+	: '''Задачами дисциплины''' являются знакомство с математическими основами искусственного интеллекта. Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков применения математического аппарата для решения актуальных задач в области искусственного интеллекта.
−	: '''Задачами дисциплины''' являются ...

	=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===		=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
Line 23:		Line 23:
	: '''Умения:''' сформированы умения .		: '''Умения:''' сформированы умения .

−	: '''Навыки (владения):''' в результате прохождения курса формируются навыки .	+	: '''Навыки (владения):''' в результате прохождения курса формируются навыки .

	== 3. Структура и содержание дисциплины ==		== 3. Структура и содержание дисциплины ==

V.matiukhin at 19:59, 2 April 2024

2024-04-02T19:59:39Z

← Older revision		Revision as of 19:59, 2 April 2024
Line 304:		Line 304:
	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Лекция		\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Лекция
	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.		\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
−	\|-
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Практическое (семинарское) занятие
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.<br>Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.
−	\|-
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Устный/письменный опрос
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
	\|-		\|-
	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Подготовка к промежуточной аттестации		\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Подготовка к промежуточной аттестации
	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.<br>Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.		\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.<br>Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.
−	\|-
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Практические (лабораторные) занятия
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
−	\|-
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Самостоятельная работа
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
	\|-		\|-
	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Контрольная работа		\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Контрольная работа
	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.		\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
−	\|-
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Индивидуальная работа
−	\| style="vertical-align:middle; text-align:left;" \| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
	\|-		\|-
	\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Выполнение домашних заданий и групповых проектов		\| style="vertical-align:middle; text-align:center;" \| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
Line 334:		Line 319:
	\| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции		\| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
−	\| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как: <u> интерактивные лекции </u>, поощряющие участие студентов посредством сессий вопросов и ответов~~, живых демонстраций концепций квантовых вычислений~~ или групповых дискуссий.	+	\| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как: <u> интерактивные лекции </u>, поощряющие участие студентов посредством сессий вопросов и ответов или групповых дискуссий.

−	<u> Проблемно-ориентированное обучение </u> – мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции ~~квантовых вычислений~~ в практических ситуациях. Этот метод может улучшить навыки критического мышления и закрепления знаний.	+	<u> Проблемно-ориентированное обучение </u> – мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции курса в практических ситуациях. Этот метод может улучшить навыки критического мышления и закрепления знаний.


−	Планируется предложить <u> совместные проекты </u>, которые требуют применения концепций ~~квантовых вычислений~~ в реальных сценариях ~~или создания новых квантовых алгоритмов~~. Такой подход может способствовать командной работе, навыкам общения и креативности, одновременно углубляя понимание студентами концепций ~~квантовых вычислений~~.	+	Планируется предложить <u> совместные проекты </u>, которые требуют применения концепций курса в реальных сценариях. Такой подход может способствовать командной работе, навыкам общения и креативности, одновременно углубляя понимание студентами концепций курса.

−	Важный элемент курса – <u> смешанное обучение </u>: сочетание традиционного очного обучения с онлайн-учебными ресурсами, такими как видео, симуляторы или интерактивные викторины. Такой подход может учитывать различные стили обучения и предпочтения, одновременно улучшая понимание учащимися концепций ~~квантовых вычислений~~.	+	Важный элемент курса – <u> смешанное обучение </u>: сочетание традиционного очного обучения с онлайн-учебными ресурсами, такими как видео, симуляторы или интерактивные викторины. Такой подход может учитывать различные стили обучения и предпочтения, одновременно улучшая понимание учащимися концепций курса.

	\|}		\|}

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-02T19:57:46Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 19:57, 2 April 2024
Line 164:		Line 164:
	== 4. Методические и оценочные материалы ==		== 4. Методические и оценочные материалы ==
	'''Задания для практических занятий:</b>'''		'''Задания для практических занятий:</b>'''
−	{\| class="wikitable" style="width:~~100~~%;"	+	{\| class="wikitable" style="width:80%;"
	\|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"		\|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
	\| style="width:10%" \| №<br>п/п		\| style="width:10%" \| №<br>п/п

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-02T19:57:22Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 19:57, 2 April 2024
Line 164:		Line 164:
	== 4. Методические и оценочные материалы ==		== 4. Методические и оценочные материалы ==
	'''Задания для практических занятий:</b>'''		'''Задания для практических занятий:</b>'''
−	{\| class="wikitable" style="width:70%;"	+	{\| class="wikitable" style="width:100%;"
	\|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"		\|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
	\| style="width:10%" \| №<br>п/п		\| style="width:10%" \| №<br>п/п

V.matiukhin at 19:56, 2 April 2024

2024-04-02T19:56:53Z

← Older revision		Revision as of 19:56, 2 April 2024
Line 267:		Line 267:

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
−	\| style="text-align:center;" \| Проект 19 от Алексея Фролова.\|\| Граница случайного кодирования для задачи сжатия измерений массового некоординированного множественного доступа ~~\|\|Гамильтоновы пути и концентрация меры~~.\|\|	+	\| style="text-align:center;" \| Проект 19 от Алексея Фролова.\|\| Граница случайного кодирования для задачи сжатия измерений массового некоординированного множественного доступа.\|\|
	В работе [1] введена теоретико-информационная модель массового некоординированного множественного доступа и получена граница случайного кодирования, которую можно применять как в асимптотическом, так и неасимптотическом режимах. Улучшение для асимптотического режима предложено в работе [2] с использованием леммы Гордона (Gordon’s lemma) о минимуме гауссовского процесса. Задача данного проекта заключается в получении неасимптотической версии границы из [2]. Также разрешается применять любые другие методы уточнения аддитивной границы из [1], например, предложенную на лекции локальную лемму Ловаша.<br>		В работе [1] введена теоретико-информационная модель массового некоординированного множественного доступа и получена граница случайного кодирования, которую можно применять как в асимптотическом, так и неасимптотическом режимах. Улучшение для асимптотического режима предложено в работе [2] с использованием леммы Гордона (Gordon’s lemma) о минимуме гауссовского процесса. Задача данного проекта заключается в получении неасимптотической версии границы из [2]. Также разрешается применять любые другие методы уточнения аддитивной границы из [1], например, предложенную на лекции локальную лемму Ловаша.<br>
	1. Y. Polyanskiy, “A perspective on massive random-access,” IEEE Information Theory (ISIT), 2017.<br>		1. Y. Polyanskiy, “A perspective on massive random-access,” IEEE Information Theory (ISIT), 2017.<br>