Обучение, понимание и оптимизация моделей искусственного интеллекта
Проект направлен на решение важнейшей задачи повышения надежности выводов, полученных с использованием алгоритмов ИИ, и их эффективного использования в приложениях.
Включает в себя подпроекты по направлениям:
1. Обучение с подкреплением (RL).
2. Обработка естественного языка (NLP), включая перенос обучения нейронных сетей (vocabulary transfer).
3. Применение генеративно-состязательных сетей, (GAN) в том числе диффузионных моделей (генерация текста, улучшение качества звука и изображений).
4. Применение стохастических алгоритмов.
5. Тензорные методы в deep learning.
6. Выявления аномалий на основе временных рядов.
Часть проектов реализуется за счет софинансирования ведущих партнеров – Сбер, Яндекс, МТС ИИ.
Руководители проектов
Руководитель проекта и подпроектов
Руководитель подпроектов
Руководитель подпроекта
Руководитель подпроекта
Руководитель подпроекта