• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Fall into ML: результаты исследований в области ИИ обсудили в формате школы-конференции ФКН ВШЭ

Fall into ML: результаты исследований в области ИИ обсудили в формате школы-конференции ФКН ВШЭ

© Высшая школа экономики

Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук ВШЭ и Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ при поддержке Центра ИИ НИУ ВШЭ и Российского научного фонда организовали в начале ноября Первую осеннюю школу-конференцию по искусственному интеллекту Fall into ML. Новый формат научного мероприятия начался со школы для студентов и молодых исследователей.

Авторские мини-курсы лекций провели ведущие ученые НИУ ВШЭ и Сколтеха:

 Optimal Transport and Generative modeling based on stochastic processes (Евгений Бурнаев, Сколтех)

 Posterior sampling and Bayesian bootstrap: sample complexity and regret bounds (Алексей Наумов, НИУ ВШЭ)

 Tensors and machine learning (Иван Оселедец, Сколтех)

 Introduction to diffusion models (Дмитрий Ветров, НИУ ВШЭ)

Затем в Центре культур НИУ ВШЭ состоялась конференция, на которой выступили ведущие российские ученые в области искусственного интеллекта и машинного обучения, авторы статей на конференциях уровня А* и в ведущих журналах мирового уровня. Участники конференции прослушали более 20 докладов по актуальным направлениям исследований в области искусственного интеллекта в шести секциях, связанных с разными областями машинного обучения и смежными темами.

Алексей Наумов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных, организатор Fall into ML
© Михаил Дмитриев / Высшая школа экономики

«Школа-конференция Fall into ML — уникальное событие: на одной площадке мы собрали лучших представителей отечественной науки в области искусственного интеллекта и машинного обучения. По формату мероприятие было похоже на настоящую конференцию уровня А*: мини-курсы, короткие доклады и большая постерная сессия. Все доклады и постеры были сделаны на основе статей, представленных на конференции в 2021–2022 годах (ICML, NeurIPS, COLT, ICLR, ACL и др). Надеюсь, что школа-конференция Fall into ML станет ежегодным мероприятием!»

В рамках мероприятия также прошло награждение победителей юбилейной, пятой олимпиады «Математика машинного обучения», которую совместно организуют НИУ ВШЭ и Сколтех. Дипломы первой степени получили Иван Сафонов (ФКН ВШЭ), Екатерина Фадеева (СПбГУ) и Алтан Эрднигор (матфак ВШЭ). Все лауреаты без экзаменов были приняты на магистерскую программу «Математика машинного обучения».

© Высшая школа экономики

Также в Доме Дурасова состоялось заседание круглого стола, посвященное взаимодействию университетов с индустриальными партнерами, формам кооперации между университетами для решения задач бизнес-сообщества, перспективам долгосрочных исследований и вопросам сохранения кадрового потенциала РФ. В нем приняли участие сотрудники НИУ ВШЭ из различных подразделений, представители АНО «Цифровая экономика», Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, НИИ «Газэкономика», МГТУ им. Н.Э. Баумана, Центра технологий искусственного интеллекта, а также компаний «Яндекс», КБ «Ренессанс Кредит», «СИБУР Диджитал».

«Взаимодействие индустриальных заказчиков с ведущими учеными страны всегда является актуальным направлением, — отметила Анна Козырева, директор проектного офиса Центра ИИ НИУ ВШЭ. — Важность практической направленности в проводимых фундаментальных исследованиях понимают и ученые, и коммерческие компании. Именно поэтому наиболее интересным является диалог, при котором ученые приглашают представителей индустрии к обсуждению актуальных идей для возможного сотрудничества».

© Высшая школа экономики

Всего Fall into ML посетили более 250 человек, в том числе студенты и преподаватели МГУ, МФТИ, РЭУ им. Г.В. Плеханова, НГУ, РХТУ.

Особенно интересен формат постерной сессии, являющийся отличительной чертой международных конференций уровня А*. Постерная сессия позволяет молодым ученым представить результаты своих исследований на открытую защиту. Вопросы к постерным докладам может задать любой желающий, среди которых и ведущие ученые с мировым именем.

© Высшая школа экономики

Дарина Двинских, доцент ФКН, спикер

Хорошая конференция. Много интересных курсов и докладов по использованию машинного обучения в различных сферах. Думаю, каждый почерпнул для себя что-то полезное.

Владислав Подсадный, студент РЭУ им. Г.В. Плеханова, участник

Для меня все доклады были интересны. За два дня школы я получил очень много полезной информации. Больше всего понравилась лекция Алексея Наумова, так как он умеет расположить к себе аудиторию и рассказывать все доступным языком. Полученная информация поможет мне в дальнейшем обучении, ведь это очень полезные знания в данной сфере.

Иван Сафонов, студент магистратуры «Математика машинного обучения», участник

На школе мне больше всего понравился мини-курс Дмитрия Ветрова про диффузионные модели. Это совершенно новый подход, который позволил значительно улучшить предыдущий результат в генерации изображений. Было крайне интересно понять, в чем он заключается, а также узнать его интуицию с трех различных математических точек зрения. На конференции темы и содержание многих докладов для меня были новыми, но, поскольку я планирую развиваться в этой сфере, для меня оказалось полезным узнать текущие результаты и спектр задач, а также пообщаться с авторами статей.

Вам также может быть интересно:

«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.

ФКН ВШЭ и Яндекс расширят сотрудничество в сфере подготовки специалистов по ИИ

В следующие 10 лет партнерство Яндекса и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ расширится по трем направлениям: создание новых образовательных программ, развитие исследований в области ИИ и применение генеративных нейросетей в учебном процессе. ФКН был основан Вышкой и Яндексом 10 лет назад и стал одним из лидеров в подготовке разработчиков и специалистов по ИИ и машинному обучению. За это время выпускниками факультета стали 3385 человек.

Нижегородская Вышка запускает программу ДПО в сфере интеллектуальной собственности и ИИ

Сегодня тема искусственного интеллекта выходит за пределы IT. Нейросети развиваются с огромной скоростью, и это порождает целый ряд правовых споров. Юристам необходимо обладать достаточной компетентностью в этой области. НИУ ВШЭ реагирует на запрос современности и запускает новую актуальную программу профессиональной переподготовки.