Fall into ML 2023: ФКН НИУ ВШЭ организует конференцию по машинному обучению
26–28 октября Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ при поддержке Центра ИИ НИУ ВШЭ проводит конференцию Fall into ML 2023. Мероприятие посвящено перспективным направлениям развития фундаментального искусственного интеллекта.
На форуме будут рассмотрены такие темы, как общие вопросы машинного обучения, глубинные нейронные сети, обучение с подкреплением, приложения машинного обучения в промышленности, естественных и социальных науках, здравоохранении, науке о климате, а также языковые модели, компьютерное зрение, оптимизация, робототехника, доверенный ИИ, автономные транспортные средства и др.
Конференция проводится в формате А*. Участников ждет насыщенная трехдневная программа:
два мини-курса;
две панельные дискуссии: «Наука в академии и промышленности» и «Сильный ИИ: риски и выгоды»;
четыре воркшопа: «Диагностика нейронных сетей», «Искусственный интеллект в физике», «Обучение с подкреплением», «ИИ в биологии и медицине»;
научные соревнования;
доклады и постерная сессия.
Алексей Наумов, организатор Fall into ML
«Второй год подряд мы проводим конференцию, на которой выступают с докладами и постерами практически все российские авторы А*-публикаций в области ИИ. Изюминкой конференции является постерная сессия, в которой участвуют все авторы. В таком формате гораздо проще пообщаться с коллегами и задать им вопросы. Надеюсь, что в этом году конференция пройдет так же успешно, как и в прошлом, и станет главным научным событием года по ИИ в стране».
Если вы студент, аспирант или исследователь в области искусственного интеллекта, успейте зарегистрироваться и принять участие в Fall into ML 2023.
Подробнее с программой конференции и условиями участия можно ознакомиться на официальном сайте и в телеграм-канале.
В рамках конференции состоится церемония награждения победителей соревнования по бинаризации нейронных сетей BSRC-2023. Регистрация еще открыта, и вы можете побороться за ценные призы! Узнать больше и оставить заявку на участие можно на официальном сайте.
Вам также может быть интересно:
Быть, а не казаться: как вырастить из ИИ профессионала
Пока ученые спорят о пользе и вреде искусственного интеллекта, молодежь активно осваивает и интегрирует нейросети в свою жизнь, приспосабливая нашу реальность к новым условиям. О том, как дообучить LLM, чтобы они смогли служить полноценными ассистентами в профессиональной среде, обсудили в Вышке на воркшопе «Большие языковые модели в науке и в жизни».
«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.
«Специалист по Data Science» ВШЭ — первая программа переподготовки с аккредитацией Альянса в сфере ИИ
Согласно итогам экспертизы, программа Высшей школы экономики охватывает современные области анализа данных и машинного обучения и помогает нетехническим специалистам приобрести базовые знания в области больших данных и искусственного интеллекта. Это уже шестая образовательная программа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, получившая престижную профессионально-общественную аккредитацию.
В Вышке стартует конкурс компетенций в области ИИ и машинного обучения
Дирекция программы развития НИУ ВШЭ объявляет о проведении конкурса компетенций в интересах развития исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Заявки принимаются до 2 мая 2024 года.
Что мы знаем о мозге и его возможностях: рассказывают исследователи ВШЭ
Правда ли, что мозг — самый неизученный орган? Как нейротехнологии помогают в лечении сложных заболеваний? Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? И куда пойти учиться, чтобы стать нейроученым? Эти и другие темы в новом выпуске рубрики «Разговор с экспертом» обсудили ученые из Высшей школы экономики — Ольга Драгой, Андрей Мячиков и Алексей Осадчий.
НИУ ВШЭ планирует до конца года обучить преподавателей работе с ИИ
Высшая школа экономики представила новый комплексный проект по повышению квалификации профессорско-преподавательского состава НИУ ВШЭ в области использования искусственного интеллекта. Входящий в него пакет программ направлен на обеспечение высокого уровня компетенций в области использования ИИ в образовании и исследованиях. Курсы бесплатны и предназначены для штатных преподавателей, а в дальнейшем — научных сотрудников и аспирантов московского кампуса НИУ ВШЭ.
«Нейросети показывают, какие качества действительно делают людей уникальными»
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запустил курс «Прикладные нейросети» на портале «Открытое образование». Теперь разобраться в том, как применять возможности искусственного интеллекта на практике, может любой желающий.
В Вышке наградят студентов, которые напишут диплом с помощью ИИ
Высшая школа экономики запустила конкурс решений, применяющих технологии искусственного интеллекта, при подготовке дипломов. Задача конкурса — оценить использование студентами инструментов на основе генеративных моделей в выпускных квалификационных работах (ВКР), защищаемых в 2024 году.
Определены победители финала НТО по профилю «Искусственный интеллект»
Названы победители и призеры Национальной технологической олимпиады (НТО) по профилю «Искусственный интеллект», который уже второй год оказывается самым популярным по количеству регистраций из 41 направления НТО. В этом сезоне участниками соревнований стали более 6300 человек из 84 регионов России, а также Казахстана, Молдовы и Узбекистана. В финал вышли 104 школьника из 28 регионов России. Среди субъектов РФ по числу финалистов лидируют Москва (26 человек), Санкт-Петербург (16 человек) и Новосибирская область (13 человек).
Производство будущего: Центр ИИ ВШЭ представил разработки в области контроля ручных операций
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ выстроили систему автоматизированного контроля ручных операций, которая находит применение в промышленном производстве. Система облегчает процессы наблюдения за объектами и действиями, а также позволяет контролировать качество их исполнения.