Неклюдов Кирилл Олегович
- аспирант:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Лаборатория компании Самсунг
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
- Научно-педагогический стаж: 2 года.
Полномочия / обязанности
Проведение семинаров по дисциплинам "Машинное обучение", "Байесовские методы машинного обучения".
Образование
Магистратура: Московский физико-технический институт, специальность «Прикладные математика и физика»
Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки
Школа Анализа Данных Яндекс (2014-2016), специализация: большие данные
Практикант, Яндекс (ноябрь 2013 - июнь 2014)
Обучение в аспирантуре
4-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Байесовский подход в глубинном обучении: улучшение дискриминативных и генеративных моделей
Научный руководитель: Ветров Дмитрий Петрович
Выпускные квалификационные работы студентов
- Магистратура
Соловьев И. В. «Моделирование ассоциативности при помощи нейронных сетей». Факультет компьютерных наук, 2020
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
Прочие публикации4
- Глава книги Vetrov D., Neklyudov K. O., Egorov E. The Implicit Metropolis-Hastings Algorithm, in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019). , 2019. P. 13954-13964.
- Глава книги Neklyudov K. O., Molchanov D., Ashukha A., Vetrov D. Variance Networks: When Expectation Does Not Meet Your Expectations, in: Proceedings of the 7th International Conference on Learning Representations (ICLR 2019). ICLR, 2019. P. 1-16.
- Глава книги Ashukha A., Vetrov D., Molchanov D., Neklyudov K. O., Atanov A. Uncertainty Estimation via Stochastic Batch Normalization, in: Workshop of the 6th International Conference on Learning Representations (ICLR). International Conference on Learning Representations, ICLR, 2018. P. 1-6.
- Глава книги Neklyudov K. O., Molchanov D., Ashukha A., Vetrov D. Structured Bayesian Pruning via Log-Normal Multiplicative Noise, in: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). Montreal : Curran Associates, 2017. P. 6776-6785.
ФКН на NeurIPS 2019
C 8 по 14 декабря 2019 года в Ванкувере состоялась конференця NeurIPS, на которой выступали сотрудники и студенты факультета.
NeurIPS 2019
С 8 по 14 декабря в Ванкувере пройдет 33-я конференция Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Сотрудники факультета представят свои работы на конференциях по машинному обучению ICLR и AISTATS
На конференции AISTATS, которая пройдет в апреле в Японии, будет представлена одна работа, а на конференции ICLR, которая пройдет в мае в США, — три работы.
В учебном центре "Вороново" прошел третий семинар по машинному обучению
20-22 апреля в учебном центре “Вороново” состоялся третий выездной семинар по машинному обучению, который организует департамент больших данных и информационного поиска ФКН. Цель таких выездов — обмен актуальными знаниями о самых разных направлениях машинного обучения, а также обсуждение совместных проектов по data science преподавателями и студентами Вышки.
Два доклада от ФКН представлены на международной конференции NIPS 2017
Сотрудники Факультета компьютерных наук представили свои доклады на ежегодной конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая проходила с 4 по 9 декабря в Лонг Бич, США.
Как настроить нейронную сеть меньшего размера без потери качества
Сотрудники факультета компьютерных наук ВШЭ представили доклады на крупнейшей международной конференции в области машинного обучения Neural Information Processing Systems (NIPS).
Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017
С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.
