Тема «лектории»

28 января в лектории Российского общества «Знание» на Международной выставке-форуме «Россия» на ВДНХ состоялись шесть лекций ученых НИУ ВШЭ. Пять из них были посвящены искусственному интеллекту, возможностям его использования в науке и повседневной жизни, шестая — особенностям научной коммуникации в современном обществе. Посетить лекции мог любой желающий.

20-22 октября 2023 года в Учебном центре "Вороново" прошел выездной семинар академического кадрового резерва "Искусственный интеллект в науке и образовании".

С 13 по 18 марта под г. Луга Ленинградской области состоялась 55-я традиционная Зимняя школа Петербургского института ядерной физики. В рамках школы Фёдор Дмитриевич Ратников представил обзор по приложению современных подходов  машинного обучения к физике частиц.

18-20 ноября прошел выездной семинар академического кадрового резерва «Анализ данных без границ: в жизни, науке и образовании».

Какие доли мозга нужно стимулировать, чтобы прокачать оперативную память? Что такое «теплое свечение» и почему людям так важно помогать друг другу? Какие производственные системы искусственный интеллект освоит быстрее? Собственные научные версии исследователи из Вышки продемонстрировали на фестивале «ЗИЛ.Наука», приуроченном ко Дню российской науки.

Лаборатория методов анализа больших данных переехала в новый кампус ВШЭ по адресу Покровский бульвар, д 11, строение 4

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

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.