ДЛЯ КОГО?
Школа будет особо актуальна для:
- научных сотрудников,
- сотрудников R&D-отделов компаний,
- аспирантов,
- студентов старших курсов вузов,
- специалистов, работающих в области технологий искусственного интеллекта.
НА КАКИХ УСЛОВИЯХ?
Участие в школе является абсолютно бесплатным. Главное условие – искренний интерес к ИИ-технологиям.
Не забудьте зарегистрироваться, заполнив регистрационную форму внизу страницы.
КОГДА?
С 27 ноября по 1 декабря 2023 г.
Занятия будут проходить в вечернее время, чтобы обеспечить участие в школе без отрыва от работы или основной учебы.
ГДЕ?
Присоединиться к школе можно из любой точки земного шара – школа проводится в гибридном формате.
ТЕМАТИКА ДОКЛАДОВ
- Пленарный доклад ""Фронтиры ИИ в свете технологического суверенитета: что нужно, важно и полезно для развития страны"", Бухановский А.
- Генеративный дизайн физических объектов: библиотеки GEFEST и GOLEM, Соловьев Г.
- Автоматическое машинное обучение и мета-обучение для промышленных задач: библиотеки FEDOT.Industrial и GAMLET, Ревин И.
- Дифференциальные уравнения как модели машинного обучения: библиотеки EPDE и TEDEouS, Масляев М.
- Автоматическое машинное обучение для байесовых сетей: библиотека BAMT, Шахкян К.
- Интеллектуальная настройка гиперпараметров: возможности фреймворка iOpt, Козинов Е.
- Устойчивое обучение объяснимых графовых нейронных сетей: библиотека StableGNN, Шиков Е.
- Автоматическое оценивание персональных качеств личности человека по его мультимодальным данным: библиотека OCEAN-AI, Рюмина Е.
- Объяснимость и робастность нейронных сетей: библиотека eXplain-NNs, Томилов И.
- Обработка высокотехнологичных медицинских данных: библиотека ECG, Полевая Т.
- Решение задач комбинаторной оптимизации в параллельных вычислительных средах за счет использования лазеек: фреймворк Evoguess-AI, Семенов А., Павленко А.
- Адаптивная оптимизация планирования сложных производственных процессов: фреймворк SAMPO, Филатова А.
- Оценка и прогнозирование состояний сложных технических объектов и процессов: библиотека FORESSMENT AI, Левшун Д.
- Генеративный дизайн адаптивных механизмов: библиотека ROSTOK, Борисов И.
- Инструмент высокоуровневой разработки и оценки качества моделей машинного обучения: платформа SMILE, Ходненко И.
- Технологии анализа данных в оценке состояния городской среды: библиотеки Soika, BlockNet, Антонов А., Чурякова Т.
- Data driven подход в оценке индивидуально-психологических особенностей человека: библиотека Expert, Медведев А.
- Мета обучение в задачах распознания объектов: рекомендательная система ODRS, Духанов А., Сметанин А.
- Использование синтетических данных для обучения, оценки и сравнения рекомендательных систем с помощью библиотеки Sim4Rec, Лысенко А.
- Агентная модель популяции потребителей для исследовательских задач, прогнозирования и отработки заданных сценариев: framework “Ant Farm”, Гулева В.
ЧТО Я ПОЛУЧУ, КРОМЕ БЕСЦЕННЫХ ЗНАНИЙ?
Де-юре школа “Фронтиры прикладного искусственного интеллекта: промышленность, экономика, образование” является программой дополнительного профессионального образования, поэтому по результатам обучения и прохождения тестирования вы получите удостоверение установленного образца.
ПАРТНЕРЫ
Школа проводится Университетом ИТМО при поддержке Российского научного фонда (Соглашение № 17-71-30029-П от 19.03.2021) и Ассоциации представителей бизнеса и научного сообщества «Цифровые технологии в промышленности».
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Мы с удовольствием ответим на твои вопросы и развеем сомнения, если они остались.
Куратор данного курса:
Юрий Монахов, заместитель декана факультета цифровых трансформаций Университета ИТМО, к.т.н.
+7 (905) 215-40-14
monakhov@itmo.ru
197101, Санкт-Петербург, Биржевая линия., дом 4, кабинет 418-В