Близятся длинные майские праздники — отличная возможность изучить что-то новое или углубить свои знания. Собрали для вас самые популярные курсы и школы с YouTube-канала факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Машинное обучение, биоинформатика, программирование на C++, финтех — то, что пригодится не только студентам и молодым ИТ-специалистам, но и более опытным сотрудникам индустрии и академии.
Курсы
Курс помогает освоить байесовский подход к теории вероятностей и основные способы его применения для решения задач машинного обучения. Вы научитесь строить комплексные вероятностные модели, учитывающие структуру задачи машинного обучения, выводить необходимые формулы для решения задач обучения и вывода в рамках построенных вероятностных моделей, а также эффективно реализовывать эти модели.
Читает Дмитрий Ветров, профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов.
Курс посвящен изучению основных методов машинного обучения. Первый блок охватывает обучение с учителем: линейные модели и методы градиентного обучения, решающие деревья, композиции моделей (случайный лес, градиентный бустинг и его имплементации) , приложения в рекомендательных системах. Второй блок посвящен обучению без учителя: методы кластеризации, визуализации, понижения размерности.
Читает Евгений Соколов, заместитель руководителя и старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика».
Продолжение курса «Машинное обучение 1» посвящено изучению продвинутых методов машинного обучения. Охватывает следующие разделы:
- Ядровые методы
- Вероятностные методы
- Кластеризация. Одноклассовые методы. Частичное обучение
- Обучение с учителем. Метрические методы. Быстрый поиск соседей. Ранжирование. Рекомендательные системы
Читает Евгений Соколов, заместитель руководителя и старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика».
Курс предназначен для тех, кто уже знаком с языком C++, но хочет улучшить свои знания. Мы постараемся углубиться в такие сложные темы как move семантика, мультипоточность, метапрограммирование, а также рассказать о текущем месте C++ в мире и о том, чем он отличается от других языков.
Читает Данила Кутенин, Google, приглашенный преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН.
Курс предназначен для освоения работы с командной строкой, использования мощного текстового редактора и необычных функций систем контроля версий. Мы рассмотрим дизайн и особенности этих инструментов. По итогам прохождения курса слушатели смогут свободно пользоваться ими и думать в рамках этих инструментов.
Читает Данила Кутенин, Google, приглашенный преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН.
На курсе рассмотрят вопросы автоматической обработки текстов (natural language processing) , области, находящейся на стыке машинного обучения и лингвистики. Курс состоит из двух частей: базовой (основные концепции) , и продвинутой (индустриальные технологии и современные научные вопросы) .
Читает Екатерина Артемова, научный сотрудник лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН.
На курсе изучаются типовые задачи, возникающие при построении распределенных систем, и методы их решения. Слушатели также познакомятся с различными классами распределенных систем и особенностями их реализации, получат практические навыки разработки.
Читает Олег Сухорослов, доцент департамента больших данных и информационного поиска ФКН.
Школы
В феврале 2022 года ФКН провел первую в своем роде международную зимнюю школу по программной инженерии. Основными темами школы стали моделирование и инструменты, архитектуры, методология разработки и тестирование ПО, программирование и управление кодом, управление командой, DevOps и CI/CD, эмпирическая программная инженерия, программная инженерия для исследований и software process mining.
На школе выступили лекторы из Технологического института Шаффхаузена, JetBrains, Aliexpress, Airbus, Университета Иннополис и других организаций.
Лекции на английском языке
ФКН провел летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике в августе 2021 года. Программа школы включала в себя лекции и семинары по различным областям биоинформатики, в том числе применению машинного обучения в генетике и протеомике, нейросетевому анализу трехмерных белковых структур и байесовским методам для аннотирования генома.
Среди выступавших — исследователи из Национальных институтов здравоохранения США, Кембриджского университета, МИФИ, Сколтеха, Университета имени Бен-Гуриона в Негеве, университетов Европы и США.
Лекции на английском языке
Школа прошла в июле 2021 и охватила применение машинного обучения к задачам финансовой сферы, биометрии и проверки устойчивости моделей, виртуальным ассистентам и задачам синтеза речи, алгоритмической торговле и моделям временных рядов, рекомендательным системам на основе транзакций клиентов.
О финтехе на школе рассказывали сотрудники Московской биржи, Сбера, SberDevices, ВТБ, Яндекса, NVIDIA, QIWI, Unicredit Russia, Райффайзенбанка.
Цикл семинаров WN-PNE объединил исследователей сетей Петри со всего мира — выступали ученые из университетов Австралии, Италии, Германии, Нидерландов и Франции.
В центре внимания были представления текущих исследований методов анализа процессов, а также обсуждение фундаментальных вкладов в эту область и возможных будущих разработок.
Лекции на английском языке
Воркшоп Центра глубинного обучения и байесовских методов и лаборатории lambda был посвящен обмену идеями между представителями наук о данных и физики. Рассматривались применения в физике таких методов, как машинное обучение, нейросети, марковские цепи Монте-Карло, генеративные модели и теория графов.
В числе докладчиков были представители Университета Аризоны, Миланского университета, НИИ системных исследований РАН, ФИАН РАН, МГУ и Сколтеха.