1 марта стартует курс С. В. Конявской "Основы научного исследования"

1 марта стартует курс С. В. Конявской "Основы научного исследования"

1 марта стартует курс С. В. Конявской "Основы научного исследования"

1 марта 2021 года стартует курс С. В. Конявской «Основы научного исследования» на платформе «Открытое образование».

В отличие от курса на международной образовательной онлайн-платформе Coursera, этот курс преподается на русском языке.

 

Обучение состоит из видео-лекций продолжительностью 10-15 минут, дополнительных материалов и материалов для самостоятельного чтения, а также заданий и тестов.

 

Задания ориентированы на самоконтроль (то есть не сдаются и никем не проверяются), но, если у обучающего есть желание, чтобы его работа была проверена, это можно организовать несколькими способами: оставить сообщение в ветке форума со ссылкой на файл с заданием, или отправить задание на проверку через соответствующий раздел сайта ОКБ САПР. Но при итоговой аттестации по дисциплине эти результаты не будут учтены.

 

Записаться на него уже сейчас могут все желающие получить соответствующие знания, умения и навыки, и сделать это можно по этой ссылке.

Обучение на курсе бесплатное. Оплатить участие в курсе необходимо только в том случае, если Вы хотите проверить полученные на нем знания (сдать итоговый тест) и получить сертификат по результатам данной проверки. Стоимость проверки знаний и получения сертификата — 1800 руб.

Студенты на основании сертификата смогут перезачесть дисциплину в своем вузе. Промо-ролик о курсе можно увидеть здесь.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru