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

Научный семинар Департамента программной инженерии

ФЕВРАЛЬ

Date: February, 20, at 18.10, room S321 / online

Title: “Deciphering AI: Advancing Human-AI Interaction Across Domains”

Speaker: Seungmin Jin

Working language: English

Abstract

The interplay between humans and artificial intelligence (AI) systems stands at the forefront of technological innovation, shaping the future of how we live, work, and interact with our environment. This presentation explores the breadth and depth of Human-AI Interaction (HAI), a pivotal field dedicated to making AI technologies more interpretable, accessible, and synergistic with human users across various domains. By showcasing a spectrum of research, including our own work on employing attention-based memory networks for traffic prediction [1], we illuminate the diverse strategies and methodologies designed to enhance the understanding and functionality of AI systems [2]. Our discussion spans theoretical frameworks to practical applications, highlighting key advances in interface design, explainability, and collaborative AI that cater to a wide array of users, from experts to the general public. Through this exploration, we underscore the critical importance of HAI in developing AI systems that not only achieve high levels of performance but are also grounded in the principles of transparency, trust, and mutual benefit. We navigate the challenges and opportunities of integrating AI into the fabric of human experience, paving the way for a future where AI and humans interact in harmony.

Ref.

[1] Lee, H., Jin, S., Chu, H., Lim, H., & Ko, S. (2021, October). Learning to Remember Patterns: Pattern Matching Memory Networks for Traffic Forecasting. In International Conference on Learning Representations.

[2] Jin, S., Lee, H., Park, C., Chu, H., Tae, Y., Choo, J., & Ko, S. (2022). A visual analytics system for improving attention-based traffic forecasting models. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 29(1), 1102-1112.

We invite everybody, who is interested in our conference, to join it.

Запись семинара скоро будет здесь

Дата: 8 февраля 2024 года, 18.10, онлайн

Тема: Растровые (Тензорные) СУБД: теоретические основы, программное обеспечение и приложения

Докладчик: Родригес Залепинос Р.А, доцент ДПИ

Аннотация:

В докладе будет выполнен обзор ряда основополагающих результатов, которые вносят вклад в развитие области Растровых (Тензорных) СУБД. Мы начнём с мотивационных примеров, затем перейдём к новой модели данных для Растровых (Тензорных) СУБД, осветим новые направления исследований и разработок, а также вкратце разберём новые Растровые (Тензорные) СУБД и их программные компоненты. Практическая значимость результатов иллюстрируется на практически важных приложениях и данных. По материалам VLDB и SIGMOD.

Запись семинара скоро будет здесь

НОЯБРЬ

Дата: 30 ноября 2023 года, 18.10, R505

Совместный научно-практический семинар ДПИ и лаборатории ПОИС

Тема доклада: Обнаружение паттернов в моделях процессов с помощью свёрточных нейронных сетей

Докладчик: Ставцев М.А., стажер- исследователь лаборатории ПОИС

Аннотация:

Моделирование применяется для исследования сложных процессов, обнаружения в них ошибок и их улучшения. Среди подходов для моделирования процессов можно выделить методики process mining. Алгоритмы process mining синтезируют модели процессов на основе журналов событий путём обнаружения закономерностей в виде паттернов. Существуют чисто алгоритмические подходы к синтезу, а также подходы, основанные на статистических закономерностях. В данном докладе описано исследование статистического подхода к выделению паттернов моделей процессов с помощью свёрточных нейронных сетей, специфической особенностью которых является способность к последовательному выделению признаков в исследуемом наборе данных.

Запись семинара, доклад Ставцева М.А.

Дата: 23 ноября 2023 года, 18.30, онлайн

Совместный семинар департамента программной инженерии и НУЛ облачных и мобильных технологий (ОиМТ)

Тема 1: Архитектурные и практические проблемы применения нативного фреймворка SwiftUI при разработке приложений на платформе Apple iOS 

Докладчик: Григорий Сосновский
Аннотация:
Пока все радуются новым возможностям нативного фреймворка SwiftUI, попробуем взглянуть на вопросы, которыми пока никто не задается:
- Какие проблемы есть у SwiftUI, и к чему это может привести?
- Что было с его предшественниками, и почему это отпугивает разработчиков?
- Чего этой технологии пока не достает?


Тема 2: Мультиплатформенные приложения на SwiftUI

Докладчик: Леонид Лядвейкин, выпускник Программной инженерии 2019, работал iOS разработчиком в таких компаниях как App in the Air, Haier, 2GIS и Orion Innovation
Аннотация:
Поговорим про создание универсальных приложений на SwiftUI, как поддержать такие специфичные для каждой платформы вещи как Focus и Immersive experiences, чтобы адаптировать приложения под все операционные системы от Apple: iOS, iPadOS, tvOS, watchOS, macOS и неопубликованную visionOS.

Запись семинара, доклад Сосновского Г. и Лядвейкина Л.

Дата: 2 ноября 2023 года, 17.10, ауд.G603

Тема: Инструментарий для организации процесса сбора, утверждения и сопровождения студенческих проектов ФКН

Докладчик: Салех Х.М., доцент ДПИ

Аннотация: 

Данный инструментарий предлагается использовать вместо онлайн-таблиц или тelegram-каналов для совместной работы преподавателей и студентов.

На семинаре планируется демонстрация алгоритма работы системы и основных бизнес-процессов, будут представлены механизмы мониторинга взаимодействия студент-преподаватель и коммуникации между участниками системы.   

В итоге планируем собрать обратную связь по данному прототипу и требованиям к разрабатываемой системе.

 

Запись семинара, доклад Салех Х.М.

ОКТЯБРЬ

Дата: 12 октября 2023 года, 18.10, ауд.М202

Совместный семинар департамента программной инженерии и НУЛ облачных и мобильных технологий (ОиМТ)

Тема: Подход к созданию службы динамического поиска для высоконагруженных систем

Докладчики:

Александров Д.В., профессор ДПИ, зав.НУЛ ОиМТ

Калинин А.И., м.н.с.НУЛ ОиМТ

Аннотация: Существует множество высоконагруженных систем для поиска различной информации в Интернете. Вместе с тем такие системы имеют определенные недостатки. В частности, скорость поиска и качество его результатов (релевантность) могут быть невысокими или поисковая система может иметь недостатки в части функциональности, например, по извлечению или фильтрации данных. Цель представленной работы - решить эти задачи на основе результатов исследования существующих подходов и сравнения современных фреймворков и библиотек, активно применяемых ИТ-сообществом. Основными такими подходами, которые кратко рассматриваются в докладе, являются кэширование данных, поиск пакетов информации в базе данных, расстановка приоритетов поисковых запросов, быстрый поиск похожей информации, а также интеграция предлагаемого программного решения с облачными платформами. В качестве результата будет представлен сервис, который несложно добавить в типовые поисковые системы, где для поиска информации в базе данных требуется быстрое отказоустойчивое приложение. Кроме того, будут представлены результаты тестирования сервиса в клиентской системе одной из компаний для демонстрации эффективности предлагаемого решения для быстрого динамического поиска информации.

На данном совместном мероприятии также будут представлены основные направления деятельности НУЛ ОиМТ и ее состав:

  • младшие научные сотрудники: Гурин Семен Борисович, Данилов Алексей Андреевич, Калинин Антон Игоревич
  • стажеры-исследователи: Абросов Сергей Андреевич, Думкин Никита Алексеевич, Караваева Екатерина Андреевна, Пань Чжэну, Петрова Ксения Эдуардовна, Резуник Людмила Александровна, Рощупкина Марина Алексеевна

Запись семинара, доклад Александрова Д.В.

Дата: 3 октября 2023 года, 17.00, ауд.Т304

Докладчики: аспиранты Департамента программной инженерии с докладами по теме своих диссертаций

Бегичева А.К., Шаимов Н.Д., Косов П.В., Терлыч Н.А., Семенкин А.А., Джонов А.


 

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.