Мы часто видим новостные заголовки в стиле «Художник создал при помощи искусственного интеллекта новую картину» или «Нейронная сеть научилась писать классическую музыку». Наряду с этим мы знаем, что технологии искусственного интеллекта уже используются не только для решения сложных научных и технических задач, но и в повседневной жизни: умные гаджеты, голосовые помощники – для их создания использовались все те же алгоритмы машинного обучения. В рамках этой лекции я постараюсь вас убедить, что эти технологии – не абстрактное и недостижимое знание, а полезный и доступный каждому навык, которому обязательно стоить начать учиться уже сегодня.
Мы поговорим об истории развития машинного обучения, разберемся, как изменялись методы анализа экспериментальных данных и почему в этом была необходимость. Также мы не обойдем стороной и негативную сторону вопроса: почему в последнее время становится все больше невоспроизводимых исследований, а результаты экспериментов становится все более и более непредсказуемыми. Мы проанализируем основные ошибки начинающих ученых и разберемся, как их можно избежать.
Лектор: Решетников Даниил Дмитриевич