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

В Москве прошла третья Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении

В Москве вновь прошла Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении, собравшая участников из 27 стран.

В Москве прошла третья Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении

С 20 по 25 августа в Москве прошла третья Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении (Deep|Bayes 2019). Летняя школа была организована Центром глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ и Исследовательским центром Samsung. Лекторами и семинаристами летней школы выступили сотрудники двух центров-организаторов, СколтехаМГУ им. М. В. Ломоносова, а также приглашенные специалисты из Великобритании, США и Франции. Руководитель летней школы — профессор-исследователь факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Дмитрий Ветров.



На летнюю школу приехали участники из 27 стран, включая страны Европы, США, Канаду, Индию, Китай, Бразилию, Сингапур и Австралию. Все участники прошли серьезный отбор, состоявший из выполнения заданий по математике и чтения научных статей. Кроме того, в этом году участники еще перед школой получили домашнее задание — ознакомиться с вводными темами курсов по байесовским методам и глубинному обучению. Все это позволяет изучать сложный материал на более глубоком уровне.



Основная тема летней школы —  нейробайесовские методы, это область анализа данных на стыке двух успешных парадигм —  глубинного обучения и байесовских методов. На школе участники изучали, как создавать более эффективные методы распознавания и генерации изображений, моделирования текстов, анализа экономических данных и т. д. Знание методов, изучаемых на летней школе, важно для понимания современных научных статей по машинному обучению.



Программа летней школы представляла собой серию лекций и семинаров, при этом следующие лекции опирались на материал предыдущих. Практические занятия помогали участникам лучше разобраться с темой и самостоятельно провести эксперименты с изученной моделью. Последние достижения в области байесовского глубинного обучения обсуждались в лекциях, проведенных приглашенными зарубежными специалистами: Нови Квадрианто (Университет Сассекса, Великобритания, научный руководитель Центра глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ), Мауриццио Филиппоне (EURECOM, Франция), Франциско Руизом (Колумбийский университет, США и Кембриджский университет, Великобритания), Сергеем Бартуновым (DeepMind, Великобритания) и Андреем Малининым (Кембриджский университет, Великобритания). Все материалы летней школы доступны по ссылке.

Лекция профессора Нови Квадрианто

Помимо лекций и семинаров, научная программа летней школы Deep|Bayes в этом году включала постерную сессию. На ней участники рассказали друг другу о своих исследованиях и обсудили идеи для дальнейшей работы. 



Не-научная программа летней школы включала вечер настольных игр: участники играли в настольный футбол и теннис, собирали гигантскую дженгу и сражались в Ticket to Ride. Такие мероприятия позволяют участникам получше познакомиться друг с другом и отдохнуть от лекций и семинаров. 

Приглашенные лекторы также приняли участие в вечере настольных игр.

Последний день летней школы завершился фуршетом, где по доброй традиции участники фотографировались у юмористического стенда, обыгрывающего название Deep|Bayes.



Дмитрий Ветров
Руководитель летней школы


Международная летняя школа Deep|Bayes состоялась в Москве уже в третий раз. Я рад, что таким образом НИУ ВШЭ и Samsung Electronics дают молодым специалистам и студентам со всего мира не только возможность получить актуальные знания и полезные практические навыки, но и обменяться опытом и идеями с коллегами из других стран. Среди прочего, такие мероприятия поднимают престиж и заметность российской науки в области технологий искусственного интеллекта.


Emir Ceyani
Participant


Летняя школа Deep|Bayes помогла нам освоить сложные темы глубинного обучения, байесовских методов и стохастической оптимизации всего за 6 дней. На протяжении школы теория сочеталась с уникальными практическими занятими. Встречи и общение с известными учеными, а также исследователями из Google Deepmind стали велиоклепным дополнением к лекциям. Наконец, у нас были социальные мероприятия и совместные ужины, в ходе которых установились полезные дружеские отношения в международном масштабе. Deep|Bayes - это больше, чем летняя школа продвинутого уровня. Так что просто не упустите эту возможность.


Kunal Ghosh
Participant

Deep|Bayes'19 стал для меня лучшим опытом, особенно в том, что касается байесовского глубинного обучения. Лекции были хорошо сбалансированы, с разумной математической детализацией и интуитивным описанием активно исследуемых тем в этой области. Кроме того, строгий процесс отбора гарантировал, что группа будет состоять из хорошо подготовленных студентов-единомышленников, с которыми у меня состоялись содержательные, наводящие на размышления, да и просто веселые дискуссии. Надеюсь, школа продолжит свое существование, организовываться, и гигантская Дженга вернётся снова :)


Juan Azcarreta
Participant

Международная летняя школа Deep|Bayes 2019 — один из моих лучших образовательных опытов в области машинного обучения. Как представитель индустрии из Великобритании, я чувствую, что темы, освещенные в рамках школы, помогут мне расширить исследовательские горизонты для дальнейшего основательного изучения глубинного обучения. Подводя итог, эта фантастически организованная школа стала прекрасной возможностью познакомиться с Москвой и душевными русскими людьми.