Ընթացիկ Նորություններ

«ՀԱՎԱՏԱՐՄՈՒԹՅՈՒՆ ԴՐՈՇԻՆ» խորագրով մրցույթ

ՀԱՅՏԱՐԱՐՈՒԹՅՈՒՆ

«ՀԱՎԱՏԱՐՄՈՒԹՅՈՒՆ ԴՐՈՇԻՆ» խորագրով մրցույթի

 

«Ձեռնարկությունների ինկուբատոր» հիմնադրամը հայտարարում է Դրոշի հավատարմության խոստման մրցույթ:

Մրցույթի նպատակն է՝ հատկապես պատանիների ու երիտասարդների շրջանում հնչեղություն հաղորդել  պետականության խորհրդանիշների կարևորությանը։

NVIDIA «Խոր ուսուցման հիմնարար գիտելիքներ» դասընթաց

ՀԱՅՏԱՐԱՐՈՒԹՅՈՒՆ

 

NVIDIA DLI-ը և ԵՊՀ-ի «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագիրը՝ «Ձեռնարկությունների ինկուբատոր» հիմնադրամի և «Ինովացիոն լուծումների և տեխնոլոգիաների կենտրոն» հիմնադրամի հետ համատեղ, հրավիրում են մասնակցելու «Խոր ուսուցման հիմնարար գիտելիքներ» դասընթացին։

NVIDIA «Խոր ուսուցման հիմնարար գիտելիքներ» դասընթաց

 

ՀԱՅՏԱՐԱՐՈՒԹՅՈՒՆ

 

NVIDIA DLI-ը և ԵՊՀ-ի «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագիրը՝ «Ձեռնարկությունների ինկուբատոր» հիմնադրամի և «Ինովացիոն լուծումների և տեխնոլոգիաների կենտրոն» հիմնադրամի հետ համատեղ, հրավիրում են մասնակցելու «Խոր ուսուցման հիմնարար գիտելիքներ»  դասընթացին, որը տեղի կունենա հուլիսի 3-ին և 10-ին (երկու օր, օրական 8 ժամ տևողությամբ), ԵՊՀ-ում։

 

Դասընթացը նախատեսված առաջադեմ և նորարարական մտածողությամբ ուսանողների, գիտաշխատողների և հետազոտողների համար։ Այն կվարեն Երևանի պետական համալսարանի (ԵՊՀ) «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրի երկու դասախոսներ՝ Գագիկ Չախոյանը և Գևորգ Ղալաչյանը, որոնք  որակավորված են որպես NVIDIA խոր ուսուցման ինստիտուտի (DLI) դեսպաններ։ 

 

NVIDIA DLI-ն առաջարկում է որակյալ դասընթացներ՝ ծրագրավորողների, տվյալագետների և հետազոտողների համար, որոնք ցանկանում են խոր ուսուցման և արագացված հաշվողական տեխնիկայի միջոցով լուծել մարտահրավերային խնդիրներ։

 

Դասընթացը կազմված կլինի երկու մոդուլներից.

 

1. Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision

Այս դասընթացը սովորեցնում է խոր ուսուցման հմտություններ` Computer Vision-ի մի շարք առաջադրանքների համար։ Խոր ուսուցման ներածական մասից հետո մասնակիցները կհմտանան խոր ուսուցման ծրագրերի ստեղծման ու մշակման ուղղությամբ՝ պատկերների դասակարգման (image classification), առարկաների ճանաչման (object detection), դրանց նեյրոնային ցանցի փոփոխման համար՝ բարելավելու ճշգրտությունն ու ներկայացումը, ինչպես նաև կիրառելու վերջնական նախագծի ընթացքում սովորած հմտությունները։ Դասընթացի ավարտին նրանք կունենան հավելյալ ռեսուրսների հնարավորություն՝ իրենց սեփական խոր ուսուցման նոր ծրագրերը ստեղծելու համար։

 

2. Fundamentals of Deep Learning for Multiple Data Types

Այս դասընթացն օգտագործում է խոր ուսուցման հմտությունների դասավանդման մի շարք գործնական վարժություններ՝ տարբեր խնդիրներում ներառելով բազմաբնույթ տվյալների տեսակները։ Խոր ուսուցման ներածական մասից հետո մասնակիցները կհմտանան պատկերների սեգմենտավորման (image segmentation), նախադասություններ ստեղծելու (sentence generation), պատկերների և տեսագրությունների տեքստագրման (image and video captioning) համար խոր ուսուցման ծրագրեր ստեղծելու մեջ՝ միաժամանակ սովորելով համապատասխան համակարգչային տեսողություն (Computer Vision), նեյրոնային ցանցեր և բնական լեզուների մշակում (Natural Language Processing) հասկացությունները։

Դասընթացի ավարտին նրանք կկարողանան ճիշտ գնահատել խնդիրների ավելի լայն շերտ, որտեղ հնարավոր է կիրառել խոր ուսուցումը։

 

Մասնակցության նախապայմաններն են.

  • Python-ի օգտագործման հիմնական փորձ և ծանոթություն մատրիցային գործողություններին,  ֆունկցիաներին, փոփոխական մեծություններին և այլն
  • Անգլերենի վարժ իմացություն

 

 

Գրանցման վերջնաժամկետը՝ հունիսի 30-ը ներառյալ։

 

Գրանցվելու համար այցելե՛ք այստեղ․




Վերադարձ
Կապ | Մեր մասին | Ծրագրեր | Ծառայություններ | Նորություններ | Հետազոտություններ | ՈՒղեցույցեր | R&D Էկոհամակարգ | ԲԼՈԳ