• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Новости

Высшая школа экономики открывает совместную с Samsung Research лабораторию

Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях, что позволит решить ряд проблем в глубинном обучении. Команду лаборатории составят сотрудники исследовательской группы байесовских методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ — одной из сильнейших научных групп России в области машинного обучения и байесовского вывода. Возглавит ее профессор ВШЭ Дмитрий Ветров.

Иллюстрация к новости: Два доклада от ФКН представлены на международной конференции NIPS 2017

Два доклада от ФКН представлены на международной конференции NIPS 2017

Сотрудники Факультета компьютерных наук представили свои доклады на ежегодной конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая проходила с 4 по 9 декабря в Лонг Бич, США.

Объявлена вторая Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении

Во время своего выступления на Sberbank Data Science Day Дмитрий Ветров объявил о проведении второй Летней школы по байесовским методам в глубинном обучении. В этот раз — на международном уровне.

Иллюстрация к новости: Дмитрий Ветров выступил на форуме SAMSUNG по искусственному интеллекту

Дмитрий Ветров выступил на форуме SAMSUNG по искусственному интеллекту

19-20 октября в штаб-квартире корпорации SAMSUNG на форуме по искусственному интеллекту выступил в качестве приглашенного докладчика заведующий лабораторией Дмитрий Ветров.

Иллюстрация к новости: НИУ ВШЭ и Яндекс запустили на Coursera англоязычную специализацию «Advanced Machine Learning»

НИУ ВШЭ и Яндекс запустили на Coursera англоязычную специализацию «Advanced Machine Learning»

В рамках специализации слушатели пройдут курсы по глубинному обучению, байесовским методам, обучению с подкреплением, обработке естественного языка и др. Лектором курса по байесовским методам стал научный сотрудник лаборатории Александр Новиков.

Иллюстрация к новости: На факультете прошел мини-воркшоп «Стохастические процессы и вероятностные модели в машинном обучении»

На факультете прошел мини-воркшоп «Стохастические процессы и вероятностные модели в машинном обучении»

12 и 13 сентября на факультете состоялся мини-воркшоп «Стохастические процессы и вероятностные модели в машинном обучении». Четыре приглашенных иностранных специалиста прочитали лекции о применении параметрических и непараметрических вероятностных методов в машинном обучении, а представители российских научных групп рассказали о конкретных проектах с использованием этих подходов.

Иллюстрация к новости: Глубинно обучены и байесовски выведены

Глубинно обучены и байесовски выведены

Завершилась Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении. В течение пяти дней 96 участников из 8 стран слушали лекции о применении вероятностных методов в deep learning и обучали нейронные сети.

Иллюстрация к новости: Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017

Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017

С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.

Иллюстрация к новости: Статья сотрудников лаборатории представлена на конференции CVPR 2017

Статья сотрудников лаборатории представлена на конференции CVPR 2017

Статья Михаила Фигурнова, написанная в соавторстве с исследователями Google, Carnegie Mellon University и Дмитрием Ветровым, представлена на крупнейшей мировой конференции Computer Vision and Pattern Recognition. Конференция прошла с 21 по 26 июля в Гонолулу, США.

Получен грант Российского научного фонда

Коллектив из восьми исследователей, пятеро из которых — сотрудники лаборатории, получил крупный грант Российского научного фонда. Грант получен совместно с исследователями Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа МГУ и Группы байесовских методов машинного обучения.


12