Машинне навчання
Deep learning, нейромережі, прикладні моделі.
Побудова та навчання моделей глибокого навчання, дослідження архітектур нейромереж і прикладних методів навчання з учителем та без нього.
Deep LearningНейромережіPyTorchTensorFlowMLOps
Ключові напрями досліджень і розробок Центру штучного інтелекту — від машинного навчання й обробки природної мови до робототехніки та індустріальної цифровізації. Кожен напрям поєднує наукову складову й прикладні задачі, над якими працюємо разом зі студентами.
Deep learning, нейромережі, прикладні моделі.
Побудова та навчання моделей глибокого навчання, дослідження архітектур нейромереж і прикладних методів навчання з учителем та без нього.
NLP, аналіз тексту, мовні моделі.
Аналіз та генерація природної мови: векторні представлення тексту, трансформерні мовні моделі, класифікація й вилучення інформації.
Розпізнавання зображень та аудіосигналів.
Розпізнавання та аналіз зображень і аудіосигналів, детекція об'єктів, обробка сигналів і застосування моделей на межевих пристроях.
Роботизація та інтелектуальні системи.
Інтелектуальні робототехнічні та автоматизовані системи: сприйняття, керування, автономна поведінка й інтеграція сенсорів.
Cloud-інфраструктура для AI/ML, data engineering.
Хмарна інфраструктура для навчання й розгортання моделей, конвеєри обробки даних та інженерія ознак для AI/ML.
AI у промисловості та цифрова трансформація.
Застосування штучного інтелекту у промисловості та цифрова трансформація виробничих і бізнес-процесів.