Семинары 2019 года
Международный семинар «Logic Matters» (Логика имеет значение).
Международный семинар «Logic Matters» (Логика имеет значение) организованный МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа Департамента анализа данных и искусственного интеллекта под руководством С.О. Кузнецова.
Докладчики:
S.O. Kuznetsov (HSE), Introduction,
D.D. Rogozin (MSU), «Semantics of Lambek calculus and its modal extensions: approaches and open issues»
S. L. Kuznetsov (MI RAS, HSE), «Complexity of algebraic logics with Kleene star», "Сложность алгебраических логик со звёздочкой Клини"
Abstract: Итерация (звёздочка) Клини является одной из наиболее интересных алгебраических операций в теоретической информатике. В силу её рекурсивной природы, добавление её в чисто пропозициональные алгебраические логики может сообщать последним свойства, обычно присущие более выразительным системам, таким как формальная арифметика. В частности, в присутствии итерации и операций деления оказывается верен аналог 1-й теоремы Гёделя о неполноте: аксиоматизация при помощи принципа индукции (Пратт 1991) оказывается неполной (Бушковский 2007). Вопрос о разрешимости и алгоритмической сложности для этой аксиоматизации оставался открытым (поставлен у Козена в 1994 г.). В работе получен ответ: эта теория неразрешима и Сигма_1-полна. (Результат о неразрешимости докладывался на конференции Logic in Computer Science (LICS 2019), A* по рейтингу CORE.)
M.V. Zakharyashchev (University of London), «Model Comparison Games for Horn Description Logics».
A.O. Scedrov (University of Pennsylvania, HSE), «A Multiset Rewriting Model for the Specification and Verification of Resource and Timing Aspects of Security Protocols»
Abstract: We describe the use of Multiset Rewriting for the specification and verification of timing aspects of protocols, such as network delays, timeouts, timed intruder models, and denial of service attacks. We detail these timed features with several examples and describe computational complexity of related verification problems.
A.A. Neznanov (HSE), «Ontology-Based Learning and Ontology-Based Teaching: How to Integrate Industry and Education Solutions»
Abstract: AI is a one of the most significant trends in EdTech. The education needs explicit knowledge representation for good explanation, interpretation and decisions. Such explicit representation in a computer now is based on different models called "ontologies". Ontology modelling is widely used in education for instructional design, items bank management, automatic item generation, adaptive assessment, adaptive learning, etc. But there is a gap between modern semantic technology stacks used by corporate customers and EdTech. We will try to show up some achievements and trend as well as problems and drawbacks of integrating corporate world solutions into education from the student and the teacher point of view.
Место проведения: Покровский бульвар 11, аудитория R101
Дата: 26 декабря, 14:00 - 20:00
23.12.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий"//Доклад Антона Айзенберга «Topology of nerves and formal concepts».
Тема: «Topology of nerves and formal concepts»
Аннотация: The goal of the talk is to review several methods from homotopy and combinatorial topology and formal concepts analysis (FCA) and analyze their connections. FCA appears naturally in the problem of combinatorial simplification of simplicial complexes and allows to see a certain duality on a class of simplicial complexes.
A brief overview of the topological applications in brain studies will be given. The focus is made on the task of the external stimuli space reconstruction from the activity of place cells. We propose to use the combination of FCA and topology in the analysis of neural codes. The lattice of formal concepts of a neural code is homotopy equivalent to the nerve complex, but, moreover, it allows to analyse certain implication relations between collections of neural cells.
Место проведения: Покровский бульвар, д. 11, ауд. R101
Дата: 23.12.2019, 15:10-18:00
06.12.2019
Открытое заседание семинара "Трансдисциплинарные приложения наук о данных"
Тема: "Искусственный интеллект: границы дозволенного".
Участники дискуссии:
- Ярослав Семёнович Быховский, руководитель проектов частного колледжа IT HUB;
- Фёдор Феликсович Дудырев, директор центра развития навыков и профессионального образования;
- Незнанов Алексей Андреевич, старший научный сотрудник МЛ ИССА.
Дата: 06.12.2019, 18:00
05.12.2019
Торжественное заседание семинара ММИТ, посвященное 77-летию ординарного профессора Б.Г. Миркина.
Докладчик: Ординарный профессор Б.Г. Миркин (Департамент анализа денных и искусственного интеллекта)
Тема: "Суммаризация данных: к истории развития подхода, основаннго на реконструкции данных"
Аннотация : Рассматривается проблематика, названная одним из лидеров науки данных "тортом", по отношению к которому задача обучения машины классификации является "бусинкой от торта". Рассказывается история работы группы профессора Миркина Б.Г. над представлением проблемы кластер-анализа как проблемы, называемой сейчас "факторизация матриц данных", и метод аномального кластера, имитирующий метод главных компонент. Кроме того, приводятся некоторые другие методы (спектральный нечеткий кластер-анализ и к-средних в пространствах Минковского) и их приложения. Изложение доводится до последней работы, совместно с Соруш Шалилех, по обнаружению сообществ в сетях, вершины которых охарактеризованы системой признаков.
Место проведения: Покровский бульвар, 11, ауд. R101
Дата: 05.12.2019, 15:10 - 16:30
28.11.2019
Семинар ММИТ//Лекция Дмитрия Асонова «Privacy in Data Processing»
Abstract: Privacy in Data Processing (many synonims exists) is a very critical topic today as companies are exchanging data sets with each other and various start-ups are offering products based on data science. Imagine if you could send an entire database of your customers to a data partner without him being able to see what customers your really have, contact them or find out how your business works. This is possible practically in several simplistic scenarios, like intersection of numeric data sets by two parties owing two data sets. And research in the area of Private Processing of Data continues to enlarge the practicality, scenarios and operations possible for joint yet privacy preserving processing. One says it pays off to learn the initial motivations and assumptions made when the research area had just started to develop. We will go through a couple of early results in Practical Private Information Retrieval and Sovereign Joins made in 2000-2004. At the end we will fast-forward to an overview of current state of subject research.
Lecturer: Dmitry Asonov graduated from BMSTU in 1999, and post-graduated (Ph.D) from Humboldt University Berlin in 2003, both summa cum laude. He spent 2 years as a postodctoral fellow at Almaden IBM Research Center, his collegues and him earning top media coverages of their research results, including the coverage in New York Times Magazine "Innovations of the Year" special issue. Dmitry did have a start-up experience in 2011-2014 as a Skolkovo resident founder and CEO, his research and a product featured in The Moscow Times, SkReview. In 2012-2015 he was heading Samsung Media Solutions Center Russia and CIS where his team's work was covered by Russian Newspaper, RBC Daily, and NTV. Recently he worked as a product manager at FinstarLabs and now he is a product director at oneFactor.
Место проведения: Покровский бульвар, д. 11, корпус R, ауд. R408
Дата: 28.11.2019, четверг, в 18:10
25.11.2019
Семинар ММИТ// Доклад профессора Е.Н. Пашенцева
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и НУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством профессора С. О. Кузнецова.
Докладчик: Е.Н. Пашенцев, доктор исторических наук, профессор
Тема: "Злонамеренное использование искусственного интеллекта и международная информационно-психологическая безопасность"
Аннотация: В докладе представлен анализ новых угроз международной информационно-психологической безопасности, обусловленных злонамеренным использованием искусственного интеллекта (ИИ) со стороны агрессивных акторов международных отношений. По сравнению с позитивным использованием ИИ, аспект злонамеренного использования ИИ, гораздо менее изучен. Е. Н. Пашенцев дает системный анализ методов злонамеренного использования искусственного интеллекта, представляющих угрозу для международной информационно-психологической безопасности: окно возможностей для такого использования неуклонно растет, качество и глубина проникновения в общественное сознание с помощью ИИ увеличиваются. Автор дает определение международной информационно-психологической безопасности, предлагает возможные классификации злонамеренного использования ИИ по степени реализации возможностей, территориальному охвату, размеру наносимого ущерба, скорости и формам распространения. Дается определение цели и задачам злонамеренного использования ИИ, представлена авторская оценка некоторых текущих и перспективных угроз такого использования в контексте угроз международной информационно-психологической безопасности. В итоге подчеркивается, что злонамеренное использование ИИ поднимает угрозы международной информационно-психологической безопасности на качественно новый уровень, требующий адекватного анализа и реакции со стороны общества и государственных органов власти.
О докладчике: Доктор исторических наук, профессор. Ведущий научный сотрудник Института актуальных международных проблем Дипломатической академии МИД РФ. Профессор МГУ им. М. В. Ломоносова. Директор Международного центра социально-политических исследований и консалтинга. Координатор международных научных объединений и ассоциаций: исследовательской и экспертной сети «Коммуникационный и медиаменеджмент отношений ЕС и России» – EURUCMNET, Российско-латиноамериканской ассоциации стратегических исследований, международной группы специалистов по угрозам международной информационно-психологической безопасности посредством злонамеренного использования искусственного интеллекта. Член Международного научного комитета журнала Comunicar,Испания, индексируется в Web of Science (IF 1.438, Q1), Scopus («Исследования культуры», Q1; «Образование» и «Коммуникация», Q2). Член редколлегии журнала «Политический маркетинг», США (Scopus:«Маркетинг», «Социология и политическая наука», Q2). В настоящее время работает над монографиями: Strategic Communication in EU-Russia Relations: Tensions, Challenges and Opportunities (ed. by Evgeny Pashentsev). Palgrave Macmillan.2020; Terrorism and Advanced Technologies in Psychological Warfare: New Risks, New Opportunities to Counter the Terrorist Threat (ed.: Darya Bazarkina, Evgeny Pashentsev and Greg Simons. Nova Science Publishers. 2020. Malicious Use of the Artificial Intelligence and International Psychological Security.
Основные области исследований: стратегическая коммуникация России, США, Китая. Роль стратегической коммуникации в отношениях России и ЕС, Информационно-психологическое противоборство и передовые технологии. Искусственный интеллект и глобальные социальные перемены. Злонамеренное использование искусственного интеллекта (ЗИИИ) и международная информационно-психологическая безопасность (МИПБ).
Место проведения:Покровский бульвар, д. 11, R308, 16:40 – 18:00
08.11.2019
Семинар ММИТ//Доклад Михаила Богатырева "Применение многомерных формальных контекстов в анализе биомедицинских текстов"
Тема доклада: "Применение многомерных формальных контекстов в анализе биомедицинских текстов"
Аннотация: Автоматизированный анализ биомедицинских текстов является активно развивающимся направлением биоинформатики, известным как BioNLP – Biomedical Natural Language Processing. Классическими задачами BioNLP являются задачи извлечения из текстов именованных сущностей и отношений между ними. В последнее время появилась тенденция применять в решениях задач BioNLP модели и методы Data & Text Mining, а также методы машинного обучения.В докладе рассматривается применение многомерных формальных контекстов для установления семантических связей между биомедицинскими текстами. Формальные контексты – основной объект Анализа формальных понятий – строятся с применением схем Абстрактного представления смысла (Abstract Meaning Representation –AMR) и кон-цептуальных графов. Показано, что концептуальные графы, построенные на текстах с применением разметки семантических ролей, позволяют моделировать основные AMR-схемы.
Доклад содержит результаты экспериментов по построению трёх- и четырёхмерных формальных контекстов на известных данных, формируемых для стандартных задач BioNLP Shared Tasks. Данные представляют собой тексты аннотаций статей из системы PubMed, слабо связанных друг с другом, но в целом посвящённых исследованию мутаций генов. На формальных контекстах решается задача кластеризации и анализируются полученные кластеры как источники фактов и связей между текстами.
Обсуждается применимость к многомерным формальным контекстам гипотезы «семантической выразительности» многомерных концептуальных моделей: чем выше размерность такой модели, тем глубже она позволяет моделировать смысл текста.
Место проведения: Покровский бульвар, 11, ауд. R 207
Дата: 08.11.2019,16:00 - 18:00
07.11.2019
Introducing the G2PS Research Group
Talk: "Introducing the G2PS research group"
Speakers : Quentin Paris (HSE) and Laurent Beaudou (HSE)
Abstract: We launch a new research group at the CS Faculty studying various problems connected to Geometry, Graph Theory, Probability and Statistics. This talk introduces objectives of the working group. In particular, we will present a set of example problems and topics that may serve as a first motivation for our meetings:
- Estimation and computation of barycenters (Frechet means) in metric spaces (such as graphs).
- Understanding the role of geometry (and especially Ricci curvature) for statistical procedures.
- Optimal transport theory and its applications.
Date: November 7, 18:00-20:00
Venue: Pokrovsky blvd, 11, Room R404
We welcome anyone interested. We strongly encourage students to join and participate actively in our meetings: our goal is to foster academic collaboration, research output and involve students in the process.
Website: www.g2ps.org
16.10.2019
Семинар ММИТ// Предварительная защита кандидатской диссертации Татьяны Махаловой.
Предварительная защита кандидатской диссертации Татьяны Махаловой в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и НУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.
Тема: "Индексы интересности замкнутых описаний в задачах анализа данных и обнаружения знаний" (Специальность 05.13.17 Теоретические основы информатики).
Докладчик: Татьяна Павловна Махалова
Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Кузнецов Сергей Олегович.
Место проведения: Покровский б-р, д.11, D206.
Дата: 16.10.2019, 16:40
10.09.2019
Состоялось совместное заседание Коллоквиума ФКН и семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и НУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.
На этой встрече выступил докладчик профессор Ульрих Фурбах (Ulrich Furbach, University of Koblenz and wizAI GmbH).
Тема: "From Theorem Proving to Cognitive"
Аннотация: Starting from a depiction of the state of the art in predicate logic theorem proving we address problems which occur if provers are applied in the wild. In particular we discuss how automated reasoning systems can be used for natural language question answering. Our approach to take common sense reasoning benchmarks within the Corg project (http://corg.hs-harz.de) is presented and we demonstrate how word embeddings can help with the problem of axiom selection.
Место проведения: Покровский бульвар, 11, корпус R, ауд. R503
Время проведения: 16:40
26.08.2019
Состоялось очередное заседания семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и НУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.Тема: два доклада профессора Тома Ханика
Докладчик: Tom Hanika, Berlin School of Library and Information Science, Humboldt-Universität zu Berlin/Knowledge & Data Engineering Group, University of Kassel, Germany
Аннотация: 15:10 «Collaborative Conceptual Exploration»
In domains with high knowledge distribution, a natural objective is to create principle foundations for collaborative interactive learning environments. We present in this talk a first mathematical characterization of a collaborative learning group, a consortium, based on closure systems of attribute sets and the well-known attribute exploration algorithm from Formal Concept Analysis. To this end, we introduce (weak) local experts for subdomains of a given knowledge domain. These entities are able to refute and potentially accept a given (implicational) query for some closure system that is a restriction of the whole domain. On this, we build up a consortial expert and show first insights about the ability of such an expert to answer queries. Furthermore, we depict techniques on how to cope with falsely accepted implications and on combining counterexamples. Using notions from combinatorial design theory, we further expand those insights as far as providing first results on the decidability problem if a given consortium is able to explore some target domain.
In this talk, we present the results from: Hanika, T., Zumbrägel, J.: Towards Collaborative Conceptual Exploration. In: Chapman, P., Endres, D., and Pernelle, N. (eds.) ICCS. pp. 120–134. Springer (2018).
16:00 «Discovering Implicational Knowledge in Wikidata»
Knowledge graphs have recently become the state-of-the-art tool for representing the diverse and complex knowledge of the world. Examples include the proprietary knowledge graphs of companies such as Google, Facebook, IBM, or Microsoft, but also freely available ones such as YAGO, DBpedia, and Wikidata. A distinguishing feature of Wikidata is that the knowledge is collaboratively edited and curated. While this greatly enhances the scope of Wikidata, it also makes it impossible for a single individual to grasp complex connections between properties or understand the global impact of edits in the graph.
In this talk, we show an application of methods from Formal Concept Analysis to efficiently identify comprehensible implications that are implicitly present in the data. Although the complex structure of data modeling in Wikidata is not amenable to a direct approach, we overcome this limitation by extracting contextual representations of parts of Wikidata in a systematic fashion. We demonstrate the practical feasibility of our approach through several experiments and show that the results may lead to the discovery of interesting implicational knowledge. Besides providing a method for obtaining large real-world data sets for FCA, we sketch potential applications in offering semantic assistance for editing and curating Wikidata.
In this talk, we report about the results from: Hanika, T., Marx, M., Stumme, G.: Discovering Implicational Knowledge in Wikidata. In: Cristea, D., Ber, F.L., and Sertkaya, B. (eds.) ICFCA. pp. 315–323. Springer (2019).
Место проведения: Покровский бульвар, 11, корпус S, ауд. S902
Время проведения: 15:10 и 16:00
11.06.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МНУЛ ИССА под руководством профессора С. О. Кузнецова.
Доклад: предварительная защита кандидатской диссертации Артема Михайловича Грачева
Тема диссертации: " Методы сжатия реконкурентных нейронных сетей для задач обработки естественного языка ".
Аннотация: Повсеместное распространение мобильных устройств и рост их числа делают задачу сжатия нейронных сетей довольно востребованной в контексте размещения нейронных сетей на этих устройствах. В исследовании предложено несколько методов сжатия RNN в задаче моделирования языка. Изучены простейшие методы наподобие прунинга и квантизации, рассмотрены методы матричного сжатия и предложены свои адаптации для задачи сжатия рекуррентных нейронных сетей. Завершающая глава посвящена применению байесовских методов для этой задачи. Большое внимание уделено важной проблеме высокоразмерных входных и выходных данных, которые являются критической особенностью моделирования языка из-за очень большого размера словаря. Предложена общая методология для сжатия языковых нейросетевых моделей и их адаптации для переноса на мобильные устройства. (научная специальность 05.13.17 Теоретические основы информатики).
Научный руководитель : к. т. н., доцент Игнатов Дмитрий Игоревич
Место проведения : Кочновский проезд, д.3, ауд.306
Время проведения: 11 июня 2019, вторник, 15:10.
11.06.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МНУЛ ИССА под руководством профессора С. О. Кузнецова.
Докладчик: Громов Василий Александрович, доктор наук, доцент Департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН ВШЭ.
Тема: «Степенные законы распределения размеров текстов естественных языков»
Аннотация: Рассматриваются статистические характеристики распределения числа слов в текстах русского и английского языков; для формирования выборок использовались корпуса литературных текстов и множества сообщений социальной сети “Twitter”. Устанавливается, что указанные зависимости носят характер степенных законов распределения, что позволяет отнести естественный язык к классу самоорганизованнокритичных систем. В рамках теории саморганизованной критичности тексты обоих типов рассматриваются как “лавины”, сходящие в семантическом пространстве языка. Удовлетворительное совпадение параметров распределений, отвечающих литературным произведениям и социальным сетям, соответственно, даёт возможность лучшего понимания синхронистического единства языковой системы; с другой стороны, аналогичное сравнение для распределений, отвечающих литературным произведениям различных периодов, обуславливает диахроническое единство указанных систем. Распределения, построенные по поэтическим произведениям, расположены ближе всего к стандартному степенному закону распределения, и потому поэзию можно рассматривать как своего рода центральную структуру языка.
Место проведения : Кочновский проезд, д.3, ауд.322
Время проведения: 11 июня 2019, вторник, 13:30.
7.06.2019
3-й международный семинар Анализ формальных понятий в исследовании данных
импликации на атрибутах и зависимости в данных
предварительная обработка данных
сокращение избыточности и размерности
информационный поиск
классификация
кластеризация
ассоциативные правила и другие зависимости данных
онтологии
Докладчики:
А.В. Родин, Институт Философии Российской Академии Наук (ИФ РАН)
"Проблема обоснования в представлении знаний"
Полученные в последние годы результаты исследований на стыке вычислительной математической логики, формальной эпистемологии и компьютерной науки предоставляют новые возможности для эффективной формализации и вычислительной реализации обосновательных процедур. В частности, схема для представления проверяемых знаний может быть построена с помощью гомотопической теории типов.
М.Ю. Богатырев, Тульский государственный университет (ТулГУ)
"На пути к построению многомерных формальных контекстов на текстах естественного языка".
Недавний успех применения векторных и графических моделей семантики текста демонстрируют возможную интерпретацию семантики как многомерного понятия. В докладе представлен краткий обзор подобных моделей и обсуждается идея моделирования семантики многомерного текста в многомерном формальном контексте. Представлено несколько вариантов реализации трехмерных формальных контекстов с использованием текстовой семантической модели концептуальных графов. Были проведены исследования по текстам рефератов биомедицинских работ из баз данных PubMed.
Н.В. Шилов, Университет Иннополис
"Проектирование онтологии для классификации и навигации в Universe Computer Languages"
Парадигмы компьютерных языков являются основой для классификации компьютерных языков. Они основаны на совместных атрибутах, которые позволяют различать ветви во вселенной компьютерного языка. Представлен автоматизированный подход к проблеме классификации компьютерных языков и идентификации парадигмы. Основная идея заключается в разработке специализированного портала знаний для автоматического поиска и обновления, обеспечивающего бесплатный доступ к информации о компьютерных языках. Основными целями проекта являются исследование онтологии компьютерных языков и помощь в поиске подходящих языков для разработчиков и разработчиков компьютерных систем.
С.А. Нерсисян, Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова (МГУ)
"Подгонка смеси распределений, близких к равномерным на коробках"
В работе EM-алгоритм был применен к смеси обобщенных гауссовых распределений, которые играли роль гладкого приближения к равномерному распределению на коробке с переменным положением и длиной ребер. Одним из преимуществ этого подхода является интерпретируемость: для каждого из результирующих кластеров и каждого признака данных алгоритм выведет соответствующий диапазон. Предложенный подход можно рассматривать как обобщение ранее изученной проблемы оптимального позиционирования ящика, которая также может быть сформулирована как проблема из анализа формальной концепции, а именно, проблема нахождения концепции интервальной модели максимального размера экстента.
Д.В. Виноградов, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской Академии Наук (ФИЦ ИУ РАН)
"Случайные сходства, вычисленные на GPGPU"
В докладе описывается реализация очень простого вероятностного алгоритма для нахождения сходства между примерами обучения для вычислений графической карты общего назначения (GPGPU). Алгоритм был запрограммирован в OpenCL, и его возможности были исследованы с использованием видеокарты AMD Radeon VII под Kubuntu Linux 18.04 LTS .
Е.Ф. Гончарова, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) "Повышение эффективности пакетных классификаторов на основе закрытых описаний"
В работе предложены два новых метода для уменьшения размера таблиц пересылки как по длине, так и по ширине путем устранения избыточных битов и недоступных действий. Рассмотрена задача передачи пакета пересылки в правильное место назначения как задачу многочленной классификации. Таким образом, процесс уменьшения размера таблицы пересылки соответствует процедуре выбора признаков с небольшими изменениями. Представленные методы основаны на вычислении закрытого описания и построении деревьев решений для классификации. Основной проблемой при применении деревьев решений к задаче является обработка перекрывающихся правил. Чтобы преодолеть эту проблему, предложено использовать метод гипотез JSM для устранения недостижимых действий, назначаемых перекрывающимся правилам.
А.А. Незнанов, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) "Онтологическое обучение и основанный на FCA подход в автоматическом создании предметов"
В докладе обсуждается современное состояние методологий, методов и инструментов автоматической генерации элементов (AIG) для оценки знаний. Наиболее интересными вопросами являются проблема разработки конкретных онтологий обучения для оптимизации AIG, роль семантической сети и других стеков технологий знаний в образовании, реализация адаптивного и персонализированного обучения. Предложена конкретную онтологию, состоящую из тезауруса, определений шкалы, различий терминов и формальных контекстов, связанных с узлами и шкалами тезауруса. Такая онтология помогает генерировать тестовые задания и обеспечивает адаптивную оценку результатов обучения на нескольких уровнях. Обсуждается архитектура, требования и основные компоненты распределенной программной системы для поддержки адаптивного процесса обучения.
Место проведения : Кочновский проезд, д.3, ауд.300
Время проведения: 7 июня 2019, пятница, 10:30 - 18:00
6.06.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МНУЛ ИССА под руководством профессора С. О. Кузнецова.
Докладчик: Сергей Гимельрейх
Тема: «Генерируемый нарратив в контексте игровых виртуальных агентов».
Сергей Гимельрейх, геймдизайнер, игровой продюсер, основатель игровой студии ORC WORK, сооснователь профессионального сообщества Манжеты ГД.
В докладе дан краткий экскурс в системы автономных виртуальных агентов и методы управления эмоциональной и повествовательной составляющей в компьютерных играх. Раскрыт круг проблем и возможных решений, связанных с конфликтом интересного иммерсивного повествования и правдоподобного поведения неигровых персонажей.
Место проведения: Кочновский проезд, д.3, ауд.306
Время проведения: 6 июня 2019, четверг, 16:40.
28.05.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МНУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.
Предварительная защита кандидатской диссертации Дмитрия Сергеевича Фролова.
Тема: “Агрегированное представление текстов для задач поиска в коллекциях текстовых документов" (специальность 05.13.17 - Теоретические основы информатики).
Место проведения: Кочновский проезд, д.3, к.432, 15:10.
Докладчик: Дмитрий Фролов
Научный руководитель: д.т.н., профессор Миркин Борис Григорьевич.
14.05.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МНУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.
Предварительная защита кандидатской диссертации Романа Игоревича Черешнева
Тема: “Система управления человеческой походкой методами машинного обучения, подходящая для роботизированных протезов в случае двойной трансфеморальной ампутации" (специальность 05.13.17 - Теоретические основы информатики).
"Human gait controlling sistem using mashine learning methods suitable for robotic prostheses for patient suffering from double transfemoral amputation."
Место проведения: Кочновский проезд, д.3, к.327, 16:00.
Докладчик: Роман Черешнев
Научный руководитель: Ph.D., доцент Кертес-Фаркаш Аттила.
16.04.2019
Заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МНУЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.
Тема: "Описание исследования в рамках PhD по теме "Интеллектуальное машинное рассуждение с использованием глубокого обучения для систем ответов на комплексные вопросы"
"PhD research project proposal for intelligent machine reasoning using deep learning for complex question answering"
Место проведения: Кочновский проезд, 3. ауд.400, 18:10
Докладчик: Вета Максимова
Аннотация: This is a PhD research proposal. This project aims at developing intelligent machine reasoning using deep learning for complex question answering. Several closed QA datasets will be reviewed. I will describe existing approaches to solving CQA problems. The performance of existing word embedding algorithms will be compared on the vocabulary of the SQuAD dataset. Since the existing systems for answering complex questions have a number of problems, the goal of this research topic is set to suggest new CQA model, which combats the complex question answering problem from the following frontiers: we plan to suggest a novel deep learning architecture, develop novel training scenarios for the learning and provide a very detailed investigation on how and why our system will work.
24.01.2019
Научно-практический семинар "Новый уровень визуализации - новый уровень аналитики"
Место проведения: Кочновский проезд, 3. ауд. 602, 9:00 - 18:30
Докладчики: Горошкин Роман (представитель Epic Games Inc.); Карсаков Андрей (руководитель магистер. программы "Технология разработки компьютерных игр"); Нагорная Екатерина ( представитель Devtodev); Макаров Илья (ст.преп. ДАДиИИ); Мартынов Максим и Колпачева Елизавета (студенты ДАДиИИ); Никулкин Андрей (Microsoft Student Partners); Лемтюжникова Дарья (в.н.с. Лаборатории машинного интеллекта МФТИ); Кузьминов Илья (зав. отд. ИАС); Бахтин Павел (зам. зав.отд. ИАС); Сергеенко Ярослав (эксп. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ); Незнанов Алексей (с.н.с. МНУЛ ИССА ФКН); Лавров Олег (пред.прав."KM Alliance"; Яворский Ростислав (в.н.с. НУЛ МУСС ФКН); Александра Чижова (BI Архитектор, Microsoft).
Работа семинара была спланирована как три тематических блока, условно объединённых темами «Возможности корпоративного использования в том числе для визуализации данных движка Unreal Engine 4», «Передовые технологии аналитики и визуализации (больших) данных» и «Проекты по анализу и представлению сложно-структурированных данных».
Каждый тематический блок включал в себя 3-4 доклада и дискуссии участников, в том числе просматривающих онлайн трансляцию.
Аннотации докладов:
1. Роман Горошкин, Epic Games Inc.: «Текущие возможности и перспективы визуализации данных в UE4»
Приведены примеры использования движка Unreal Engine 4 вне игровой сферы: в научных исследованиях, промышленном производстве и архитектуре. Раскрыты возможности продукта и перспективы его применения.
2. Илья Кузьминов, зав. отделом информационно-аналитических систем, Павел Бахтин, зам. зав. отделом информационно-аналитических систем, Ярослав Сергиенко, эксперт, ИСИЭЗ НИУ ВШЭ: «Визуализации семантического анализа и текстовой аналитики для прикладного принятия решений »
В докладе рассказано об основных способах визуализации результатов семантического анализа и текстовой аналитики для прикладного принятия решений в рамках системы интеллектуального анализа больших данных iFORA (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ).
3. Лемтюжникова Дарья, в.н.с., Лаборатория машинного интеллекта, МФТИ: «Картографическое представление текстового контента»
Человек достаточно быстро воспринимает и обрабатывает информацию в виде систематизированных схем. С ростом объёма данных в различных областях становится актуальным адекватное представление информации. Визуализация данных является амбициозной задачей прежде всего области искусственного интеллекта или, иначе говоря, машинного обучения. Это прежде всего задачи классификации объектов, прогнозирования, а также выстраивания иерархий. В докладе рассматривается картографическое представление упорядочивания документов, относящихся к различным областям знаний.
4. Андрей Никулкин, Microsoft Student Partners: «Средства бизнес-аналитики Microsoft Power BI»
В докладе речь идет о визуализациия больших данный в Microsoft PowerBI, создании аналитических систем на основе этой платформы, а также реализации дашбордов в реальном времени. Дополнительно были освещены средства анализа и аналитики данных Microsoft.
5. Лавров Олег, председатель правления ассоциации "KM Alliance" к.т.н. Ростислав Яворский, в.н.с. НУЛ МУСС ФКН: «Визуализация структуры профессиональных сообществ»
Профессиональные сообщества играют всё более важную роль в образовании, бизнесе и государственном управлении, поэтому интерес к инструментам визуализации таких сообществ растёт из года в год. В докладе представлены результаты недавнего проекта по анализу сообщества технологического инжиниринга в России, а также визуализации сообществ, которые были получены в рамках других аналитических проектов.
6. Алексей Незнанов, к.т.н., доц., старший научный сотрудник МНУЛ ИССА: «Интерактивная визуализация структурной информации»
Визуализация диаграмм графов и сетей - одна из базовых задач прикладной теории графов, а интерфейсы с пользователем (ИП) интерактивных сред работы с графовыми моделями - исключительно интересная область «интерфейсостроения». В докладе были освещены вопросы уровня и качества интерактивной работы с графами в настоящий момент, а также требования к интерактивному взаимодействию с графами в разных предметных областях.
7. Александра Чижова, BI Архитектор, Microsoft: «Microsoft Power BI сегодня и завтра»
Первая часть доклада была посвящена рассмотрению инструмента Microsoft Power BI: обсуждалось подключение к разным типам источников, шлюз Power BI Gateway, инструменты для подготовки данных и непосредственно создание и публикацию отчетов и пройдем эти этапы на живом примере. Во второй части сделан общий обзор функционала на сегодняшний день и планов по развитию на ближайшие месяцы. Microsoft Power BI Desktop – бесплатное настольное приложение для аналитики и визуализации https://aka.ms/pbidesktopstore
8. Илья Макаров, ст. преп. м.н.с., ДАДиИИ, Максим Мартынов, Елизавета Колпачева: «Unreal Engine 4 - это хорошо / Unreal4Good»
В первой части доклада рассказано об опыте интеграции нейронных сетей к проекту First-Person Shooter в Unreal, а также использования его для визуализации алгоритмов (пример использования мощностей GPU в Unreal). Во второй части примеры видео-клипов из проектов студентов ФКН и Школы Дизайна (использование Unreal Engine 4 дизайнерами). В третьей части о том какое значение Unreal engine имеет для игровой и не только индустрии в целом, докладчики говорят о модели распространения движка, способ монетизации, а также какое влияние они оказали на рынок игровых движков, различных пакетов рендера и т.д.
Резюме:
1. Достигнута цель по установлению рабочих и творческих контактов между исследователями НИУ ВШЭ и разработчиками современных средств аналитики и визуализации.
2. В работе семинара и просмотре онлайн трансляции приняло участие около 80 человек, с докладами выступили пять кандидатов и один доктор наук.
3. В соответствии с программной мероприятия представлены 10 докладов исследователей ведущих вузов РФ (НИУ ВШЭ, НИУ МФТИ, НИУ ИТМО), молодых ученых и представителей ИТ-индустрии (Epic Games, Microsoft, DevtoDev).
4. Презентационные материалы размещены в открытом доступе на GitHub.
5. На YouTube-канале факультета компьютерных наук доступна видеозапись трансляции мероприятия.
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.