Зимняя школа по компьютерным наукам

8 февраля завершила работу Зимняя школа по компьютерным наукам для поступающих в магистратуру.


Сергей Олегович Кузнецов (д.ф.-м.н.) представил магистерскую программу "Науки о данных" [Data Science], академическим руководителем которой является. Описав цели, задачи, основное содержание и специализации магистерской программы, Сергей Олегович также рассказал о научных исследованиях, проводимых на департаменте анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (http://cs.hse.ru/ai) и в международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ (http://cs.hse.ru/ai/issa), участии студентов и аспирантов в научной работе. С особым интересом участники зимней школы отнеслись к описанию примеров реального использования интеллектуальных методов анализа данных при решении прикладных задач в области медицинской информатики и криминалистики.

 А.А. Незнанов (к.т.н., доцент, член IEEE и IGIP) прочитал лекцию и провёл сессию "вопрос-ответ" на тему "Тренды в проектировании человеко-машинного взаимодействия", рассказав об основных понятиях UX и usability, психофизиологии человека-пользователя, Neuroscience, когнитивных искажениях, оптимизации сценариев использования, современных устройствах ввода-вывода, мобильных и коллаборативных технологиях.

 

G.G. Decrouez gave a presentation of the subject ‘Modern Methods in Statistical Learning’ he is lecturing in the Master program ‘Data Analysis’. The talk gave an overview of state-of-the-art techniques in regression and classification problems. After a short introduction to a probabilistic approach to pattern recognition, Geoffrey Decrouez presented techniques including regularisation methods, splines, linear models for regression, model complexity, support vector machine, trees, and ensemble methods. 

Доцент департамента Анализа данных и искусственного интеллекта, Дмитрий Игнатов, сделал доклад по теме "Приложения Анализа Формальных Понятий (АФП) и мультимодальной кластеризации". В ходе рассказа были затронуты приложения АФП в информационном поиске, машинном обучении, анализе данных, представлении знаний и пополнении баз знаний.