Contacts:

Целевая аудитория: студенты заочно-ускоренного обучения первого курса специальности «Мехатроника и робототехника».

Цель курса: формирование у обучающегося способности применять современные информационные технологии и программные средства искусственного интеллекта для решения профессиональных задач в области мехатроники и робототехники, включая расчет, конструирование, моделирование и управление изготовлением изделий.

Актуальность: современная инженерия переходит от жёстко запрограммированных систем к адаптивным решениям, способным учиться и принимать решения в условиях неопределённости. Курс построен на анализе актуальных научных исследований и индустриальных кейсов 2025–2026 годов, что позволяет первокурсникам увидеть прямую связь фундаментальных знаний с реальными задачами их будущей профессии.

Практическая ценность: курс сопровождается двумя лабораторными работами, в рамках которого студенты с помощью бесплатных нейросетей (генерация текста, изображений, видео, создание презентаций) решают конкретную инженерную задачу по своей специальности. Это формирует навыки постановки задач для ИИ, критического анализа результатов и работы с современными цифровыми инструментами.

Структура курса:

Работа с изображениями с помощью нейронных сетей. Сверточные нейронные сети. Операции сверток, max- pooling. Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей: AlexNet, VGG, Inception (GoogLeNet), ResNet. Трансферное обучение.

Обработка текстов. Работа с естественным языком с помощью нейронных сетей. Векторные представления для текста: word2vec, skip-gram, CBOW, fasttext. Рекуррентные нейронные сети, LSTM, GRU. Трансформеры, BERT, GPT.