ТГУ и Rubius запустили первый в Томске курс по машинному обучению

14 июня 2018
В ТГУ стартовал курс-интенсив «Machine Learning: топовая специальность за месяц». Специалисты из IT-компании Rubius расскажут о том, как переводить данные в понятный машине формат и фильтровать их, научат выбирать соответствующие задаче средства машинного обучения.

После прохождения курса выпускники смогут создавать и обучать любые нейронные сети.

ТГУ и IT-компания Rubius сотрудничают по различным направлениям. Например, в рамках конференции #EdCrunch Томск, посвященной новейшим образовательным технологиям и приуроченной к 140-летию ТГУ, прошла презентация масштабного digital-проекта – «Виртуальный университет 4.0». В рамках этого проекта будет создана открытая IT-платформа для разработки образовательных курсов. Учащиеся смогут работать с интерактивными 3D-моделями и отрабатывать механику важных процессов, а преподаватели – создавать интерактивные курсы и задания. Интенсив по машинному обучению стал еще одной формой сотрудничества.

– В Томске сейчас стремительно набирают популярность информационные технологии, а главная область, которая сейчас востребована на волне громких проектов, – это машинное обучение, – рассказал ведущий технический специалист Rubius Павел Хаустов. – До этого момента в Томске не было курса по машинному обучению, который проводился бы силами промышленной компании и университета. Это удачный симбиоз, который, надеюсь, приведет к позитивным результатам.

На первый курс записались 50 человек, из них в первую группу попали только 18. От претендентов требовалось знание высшей математики на начальном уровне и умение программировать на Python чуть больше чем «Hello, world!». Обучение платное, однако в рамках сотрудничества ТГУ и Rubius трое студентов университета будут посещать занятия бесплатно.

Формат курсов – интенсивные занятия, где соотношение теории и практики 50/50. В середине обучения студенты получат индивидуальные проектные задания и презентуют результаты на DemoDay.

– Учащимся будет дана большая задача, для решения которой потребуется применить средства машинного обучения. Она может быть решена несколькими способами. Учащиеся должны будут предложить свой метод решения, обосновать, почему выбрали именно его, – объяснил Павел Хаустов. – Оцениваться будет успешность решения задачи. Например, если вы должны провести прогнозирование финансовых состояний компаний, то будет оцениваться точность выполнения задачи по уже имеющимся данным.

Занятия будут проходить в течение месяца, обучающиеся смогут набрать максимум 100 баллов. Успешно окончившие курс студенты получат документ государственного образца.

Комментарии

(0) Добавить комментарий