Тема «дополнительное образование»

В начале ноября в Уфе состоялось обучение по программе повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» для преподавателей и ученых Республики Башкортостан. Организаторами программы выступили Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ и Евразийский научно-образовательный центр. Обучение было реализовано в сетевой форме по трем направлениям: гуманитарному, естественно-научному и техническому.

Курсы ФКН ВШЭ «Основы глубинного обучения» и «Продвинутые методы глубинного обучения» объясняют, в чем состоят нерешенные проблемы нейронных сетей, как уменьшить их размер и ускорить, можно ли обмануть нейросеть и заставить работать не так, как задумали создатели. Онлайн-курсы — часть специализации «Машинное обучение: от статистики до нейросетей», куда кроме двух новых курсов входят еще пять: «Математическая статистика и А‍/‍В-тестирование», «Основы машинного обучения (вводный курс)», «Сбор и анализ данных в Python», «Статистические методы анализа данных», «Продвинутые методы машинного обучения».

Исследователь LAMBDA Артём Маевский участвовал в проведении онлайн-интенсива Machine Learning & Deep Learning в Imperial College London (ICL).  ⠀

C 6 по 12 августа в Оксфорде (Великобритания) состоится четвертая международная школа «Машинное обучение в физике высоких энергий” (MLHEP 2018).

C 17 по 23 июля в городе Рединг (Великобритания) состоится третья международная школа «Машинное обучение в области физики высоких энергий 2017» (MLHEP 2017). В рамках летней школы пройдут лекции и семинары, на которых будут продемонстрированы реальные примеры того, как современные технологии машинного обучения позволяют давать более точные ответы на вопросы об устройстве нашей Вселенной.

30 августа закончилась Летняя школа по применению машинного обучения в физике высоких энергий, которую ВШЭ провела совместно с Школой Анализа Данных Яндекса (ШАД) и Yandex Data Factory (YDF). Школа проходила в Академическом Университете Санкт-Петербурга. Эта школа – продолжение сотрудничества между Яндексом и CERN, в ходе которого исследователи YDF и ШАДа  работают вместе с физиками-экспериментаторами над решением проблем современной физики. Во многих задачах требуется использование подходов машинного обучения, благодаря которым удается повысить точность и эффективность этих исследований.