Машинное обучение и генеративные модели
Название спецкурса на английском языке
Machine learning and generative models
Пререквизиты
Теория вероятностей, случайные процессы, линейная алгебра, математическая статистика, программирование в python/pytorch
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Кафедра теории вероятностей]
Семестр
Осень
Тип спецкурса
Спецкурс по выбору кафедры
Учебный год
2026/27
Список тем
Байесовские модели
EM-алгоритм. Гауссовские смеси
Приближенный байесовский вывод. Оптимизация нижней оценки правдоподобия
Модели на основе функционала энергии. Генерация из ненормированной плотности
Нормализационные потоки
Вариационные автокодировщики
Генеративные состязательные нейросетки
Диффузионные модели
EM-алгоритм. Гауссовские смеси
Приближенный байесовский вывод. Оптимизация нижней оценки правдоподобия
Модели на основе функционала энергии. Генерация из ненормированной плотности
Нормализационные потоки
Вариационные автокодировщики
Генеративные состязательные нейросетки
Диффузионные модели
Список источников
C. Bishop. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2024
День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.