Совершенствуйте свои навыки и знакомьтесь с последними новинками программного обеспечения в увлекательной летней школе Oxford Summer Coursesпо информатике. Наши преподаватели познакомят вас с основами предмета, что может включать в себя развитие основных навыков программирования, обучение выполнению выполнимых тестов и владению различными языками кода.

Цель этого курса - дать вам быстрое, но прочное введение в теоретические основы машинного обучения.

Курс начинается с введения в вычислительную психологию и искусственный интеллект, в ходе которого изучаются способы использования вычислительных моделей, основанных на процессах, для представления работы человеческого мозга, использования алгоритмов для моделирования аспектов познания и прогнозирования поведения. Затем мы обратимся к тому, как такие модели соотносятся с нейробиологией, реальной сетью клеток и сигналов, составляющих мозг, исследуем модели нейронов, то, как нейронные сети выполняют вычисления, и нейропсихологические теории обучения.

Генеративный ИИ обещает стать одной из самых преобразующих технологий ближайшего десятилетия. После широкого распространения инструментов модели большого языка, таких как Chat GPT и Dall-E, предприниматели начали экспериментировать с тем, как они могут использовать эти технологии для создания новых предприятий и разрушения существующих отраслей.

В рамках нашей летней программы по устойчивому развитию 2024 года мы предлагаем студентам возможность присоединиться к нашим академическим коллегам мирового класса с факультета окружающей среды, науки и экономики, чтобы изучить концепцию устойчивого развития и то, как STEM может помочь обществу в достижении этой цели. В рамках этого аккредитованного курса мы будем изучать различные области STEM с целью поощрения и вдохновения инноваций, объединяя людей со всего мира для изучения практических решений.

Глубокое обучение без учителя — это захватывающая новая область исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения, целью которой является разработка систем, способных обучаться на немаркированных данных. Такие системы точно имитируют естественный человеческий интеллект, находя закономерности в данных без инструкций о том, что искать.

Продвинутый искусственный интеллект и машинное обучение: обработка естественного языка — это курс, который углубляется в теоретические концепции НЛП, изучает его текущие приложения и рассматривает потенциальное будущее использование в различных областях. Курс подчеркивает значение НЛП в нашей повседневной жизни, подчеркивая его интеграцию с помощью интеллектуального текста, инструментов перевода и интеллектуальных устройств, демонстрируя огромный будущий потенциал в этой захватывающей области исследований, особенно очевидный в крупных языковых моделях, таких как Chat-GPT.

Развитие информационных и коммуникационных технологий на основе квантовой физики кардинально изменит несколько ключевых областей для экономики будущего: (i) некоторые очень медленные вычисления, выполняемые классическими компьютерами, будут значительно ускорены новыми квантовыми компьютерами; (ii) гораздо более точное моделирование очень физических сложных систем будет возможно с помощью квантовых симуляторов; (iii) повышенная чувствительность метрологических систем будет достигнута с помощью квантовых датчиков; (iv) интернет-коммуникации будут более безопасными благодаря применению и развертыванию новых систем квантовой криптографии. Эти новые системы на основе квантов не заменят классические системы информации и связи, а будут работать вместе с ними, усиливая их там, где классические системы имеют критические недостатки, такие как невозможность моделирования некоторых биохимических систем в фармацевтических системах, достижение наномасштабного смысла физических величин, решение некоторых сложных вычислительных проблем, или гарантирование безопасных коммуникаций, которые не могут быть расшифрованы третьими лицами.

От беспилотных автомобилей и дополненной реальности до интеллектуальных медицинских изображений, помогающих врачам быстрее выявлять заболевания, компьютерное зрение является быстро развивающейся областью искусственного интеллекта и машинного обучения. В этом курсе студенты, которые уже знакомы с ключевыми теоретическими основами искусственного интеллекта и машинного обучения, глубже погрузятся в захватывающие возможности этой области исследований и ее приложений.

Поступать неправильно – это часть того, что делает нас людьми, а наш природный интеллект помогает нам учиться на своих ошибках. Обучение с подкреплением — это область машинного обучения, которая позволяет искусственному интеллекту учиться на своих ошибках, например позволяя роботу использовать метод проб и ошибок для взаимодействия с новой средой и достижения цели. В этом продвинутом курсе изучаются основы обучения с подкреплением и исследуются различные применения методов динамического программирования.

В наш век бурного развития интеллектуальных технологий и автоматизации мы уже видим преобразующий потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения в таких разнообразных областях, как финансы, медицина и производство. Этот курс предлагает практическое введение в эту перспективную область исследований.

Летняя школа по машинному обучению и прикладной статистике познакомит вас с рядом количественных методов из математики, статистики и вычислительной техники и позволит вам использовать эти методы в приложениях в различных областях, включая финансы и биовизуализацию.