МГТУ: «Информационный поиск»
Студенты МГТУ им. Н.Э. Баумана | бесплатно
Что такое курс?
Новый набор стартует в январе 2025 года. Это курс для тех, кто хочет получить актуальные теоретические и практические знания по информационному поиску от команды специалистов VK. Формат курса предполагает краткосрочное обучение и освоение конкретной технологии, инструмента или методики в сфере IT. На курсе ты узнаешь, как работает поисковая система: как обрабатываются данные, что делать с их объёмом и как подготовить поисковую выдачу. А также обсудим методы и средства создания современных поисковых систем, научимся применять смекалку в решении задач и попробуем построить собственную модель поиска.
Обучение бесплатно, но количество мест ограничено. Подать заявку можно, когда набор открыт.
Длительность
1 семестр
Формат
Гибридный
Нагрузка
4 ак. часа в неделю
Кто может учиться
студенты МГУ и МФТИ
Стоимость
Бесплатно
Направление
ИИ и анализ данных
Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.
Изучай то, что востребовано на рынке
Системы информационного поиска – это сложнейший механизм, который с каждым годом обрастает новым потоком данных и технологиями искусственного интеллекта. Специалист, работающий в команде информационного поиска, помогает упрощать этот процесс для пользователя, экономить время и получать наиболее точные ответы на поисковые запросы. Сегодня такие специалисты, умеющие решать задачи со звёздочкой и внедрять новые алгоритмы в поиск, нужны на рынке. Наш курс по информационному поиску познакомит тебя с задачами, которые ежедневно решает команда Департамента AI.
Получай практические навыки
Основы построения поисковых систем
На курсе ты изучишь современные методы и алгоритмы, полезные для разработки поисковых систем, и научишься обрабатывать запросы на естественном языке для поисковой выдачи. Получишь комплекс навыков, которые помогут тебе стать востребованным специалистом и начать работать в крупной IT-компании.
Тренировка навыков
Программа ориентирована на практику: будут домашние задания, обсуждение изученного и разработка финального проекта. Преподают ведущие специалисты VK, которым всегда можно задать вопрос и получить обратную связь.
Знакомство с командой информационного поиска
Преподаватели на курсе — действующие сотрудники VK и ведущие эксперты индустрии. У тебя будет возможность пообщаться с ними лично и задать вопросы на интересующие темы.Ты научишься работать не только индивидуально, но и в команде — узнаешь, как эффективно взаимодействовать с коллегами и реализовывать IT-проекты в срок, соблюдая поставленные дедлайны.
Содержание
цель курса
рассмотреть практические проблемы большого объёма обрабатываемых данных и изучить вопросы человеческого восприятия поисковой выдачи через освоение современных методов и средств создания информационных поисковых систем
всего
12 занятий / 48 ак. часов и 2 домашних задания
преподаватели
Андрей Кривой
Руководитель группы ранжирования
Опыт работы – 17 лет. В VК занимается улучшением качества поиска видео во ВКонтакте, Одноклассниках и Дзене. На курсе научу студентов решать задачу ранжирования – расскажу, как найти документы, релевантные поисковому запросу, и расставить их в правильном порядке.
Алексей Спасенов
Руководитель команды компьютерного зрения
Более 10 лет занимается различными задачами машинного обучения: кредитный скорингом, рекламными технологиями и другим. Приложил руку к различным сервисам VK: улучшение рекламы, поиск по видео в VK Видео и Дзене, Облако Mail и VK Cloud, используя технологии компьютерного зрения. На курсе расскажет про SSL-технологии обучения нейронных сетей для задач компьютерного зрения и алгоритмы поиска визуального контента.
Бадьин Александр
Руководитель команды предобработки запросов
В VK руководит разработкой сервисов обработки запросов. На курсе расскажет, как исправлять ошибки в запросах пользователей с помощью классического NLP. Стаж работы Александра – 10 лет.
Руслан Аллаяров
Руководитель команды продуктовой разработки поиска по видео
Начинал работу в веб-поиске Mail: улучшал выдачу по запросам с числами и датами. Последние 3 года обучает бустинги для финального этапа ранжирования поиска по видео. На курсе расскажет про использование поведенческих логов для оптимизации алгоритмов обучения ранжирования.
Станислав Петров
Программист
Обучает нейросети для нижнего ранжирования, делает модели для фильтрации контента и разрабатывает фичи для поиска VK Видео. На курсе откроет тайну, как улучшить качество поиска, используя мощь нейронок.
Виктор Зенин
Младший программист-исследователь
Более полутора лет работает с поведенческими данными в поиске по видео. Расскажет о том, какие есть методы предсказания клика и просмотра документа, как сравнивать их между собой и научить работать вместе.
Иван Быстров
Программист
Занимается разработкой новых фичей и утилит для VK Видео, Дзена, RuStore и других вертикалей: логики минус слов, поиска цитат и фильтрации по геопозиции. Улучшал инференс поиска, а также его нейрокомпоненты, поднимал сервисы векторного поиска для RuStore и VK Видео. В рамках курса расскажу о векторном поиске, о его неочевидных, но важных особенностях. А ещё обсудим задачу семантического матчинга и нейросетевые модели.
Сергей Чуриков
Программист
Работает в группе инфраструктуры поиска VK. На курсе расскажет, как работает поисковый робот.
Игорь Поляков
Старший программист
Занимается поиском по VK Видео, постам ВКонтакте и саджестами RuStore. Его код используется в таких компаниях, как IBM, Snapchat, «Сургутнефтегаз» и «Яндекс». На курсе расскажет, как можно варить большие и очень большие индексы, а также что скрывается под капотом любого современного поиска.
Арина Косовская
Программист-исследователь
Занимается улучшением ранжирования. На курсе расскажет, как автоматически исправлять опечатки и проверять орфографию.
Кому подходит курс?
Студентам МГУ и МФТИ
Если ты хочешь узнать, как работают современные поисковые системы, — этот курс для тебя. Поступить могут действующие студенты 2-4 курсов бакалавриата, 2-6 курсов специалитета, а также магистранты и аспиранты ВМК, ФКИ и механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова и ФРКТ, ФПМИ и ВШПИ МФТИ, обладающие требуемыми навыками.
Какие требования?
Обладать знаниями и навыками
Студентам курса необходимо владеть знаниями математики на уровне 2-3 курса (в том числе знать математический анализ, теорию вероятности, линейную алгебру), уметь программировать на Python и разбираться в классическом машинном обучении (на базовом уровне) и в глубинном обучении (в т.ч. в применении к задачам NLP), а также быть знакомым с фреймворком Pytorch и библиотекой Transformers.
Быть готовым к нагрузке
Наш курс состоит из 12 теоретических и практических занятий, включает в себя домашние задания и создание финального проекта. Подробную организационную информацию о курсе и доступ к платформам VK для выполнения домашних заданий ты сможешь получить на первом занятии.
Иметь достаточно времени
На обучение необходимо выделять не менее 4-6 часов в неделю. Лекции и семинары занимают 4 академических часа, выполнение домашнего задания — ещё около 2 академических часов. Посещение занятий обязательно для успешного окончания этого курса.
Как поступить на курс?
Для нас важно качество образования, а не количество выпускников, поэтому места на нашем бесплатном курсе «Информационный поиск» ограничены. Чтобы начать обучение, выполни два простых действия.
Подай заявку
Внимательно изучи страницу курса, убедись, что соответствуешь всем требованиям, и подай заявку на участие. Если анкета заполнена верно и ты соответствуешь всем условиям, мы пришлём тебе письмо с информацией о дальнейших шагах для зачисления на программу.Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.
Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.