Размер:
A A A
Цвет: C C C
Изображения Вкл.Выкл.
Обычная версия сайта
Demidov Yaroslavl State University

Наш адрес: 150003, г. Ярославль, ул. Советская, д. 14
График работы с посетителями в отделах университета:
пн, вт, ср, чт: 9.00-12.00, 14.00-17.00,
пт: 9.00-12.00, 14.00-16.00.
Приемная комиссия: +7 (4852) 303210
Ректорат: +7 (4852) 797702
Факс: +7 (4852) 255787
e-mail: rectorat@uniyar.ac.ru

Студенты ЯрГУ прошли обучение по искусственному интеллекту

С 6 по 10 февраля в МФТИ прошла научная школа по искусственному интеллекту, в которой приняли участие студенты математического факультета и факультета ИВТ ЯрГУ.

С 6 по 10 февраля в МФТИ прошла научная школа по искусственному интеллекту. В мероприятии приняли участие российские и мировые учёные и специалисты в области глубокого обучения. Школу МФТИ посетили трое студентов ЯрГУ: Демченко Алёна, Рагимов Андрей, математический факультет, и Филонов Дмитрий, факультет ИВТ.

Преподаватели школы провели 15 лекций на русском и английском языках; некоторые из них прошли в удалённом формате. Тематика выступлений была достаточно разноплановой: слушатели узнали о применении Reinforcement Learning для решения конкретных задач, об общих концепциях глубокого обучения и искусственного интеллекта. Спикеры рассказали также об интересных математических моделях и подходах и примерах использования нейронных сетей для обеспечения безопасности на индустриальных объектах.

Ребята отметили выступление Александра Гасникова, посвященное безградиентным методам оптимизации для решения определённого класса задач, рассказ Андрея Лавреньтева об использовании нейронных сетей для защиты индустриальных объектов от кибер-угроз и лекцию Виталия Дунина-Барковского о связи нейронных систем глубокого обучения с исследованиями мозга. Из зарубежных докладчиков больше всего запомнился Andrew G. Barto с лекцией «Intrinsically motivated reinforcement learning», в которой он рассказал о важности внутренней мотивации в обучении.

На сайте школы rl.deephack.me можно найти и другие интересные лекции.

Студенты ЯрГУ рекомендуют:

Константин Воронцов

Регуляризация матричных разложений: теория и практика тематического моделирования - отличный рассказ о тематическом моделировании и разведочном поиске. Объяснить эти темы лучше, чем Константин Воронцов, практически невозможно.  Рекомендуем даже тем, кто незнаком с этими понятиями.

Андрей Райгородский

Перспективные исследовательские задачи – интересный рассказ о математической модели, которая отражает ряд важных свойств, свойственных структуре интернета. Рекомендуем тем, кто хочет узнать, как устроены взаимосвязи сайтов в интернете с точки зрения математики.

Если вы интересуетесь тематикой глубокого обучения и искусственного интеллекта в целом, то материалы научной школы МФТИ помогут вам расширить знания в этой области.

Источник фото:

https://mipt.ru/news/startoval_deephack_rl_mezhdunarodnyy_khakaton_i_nauchnaya_shkola_po_mashinnomu_intellektu_i_glubokom

  

Возврат к списку