Образование

В этом году научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных провела четвертую летнюю школу машинного обучения в физике высоких энергий (Machine Learning for High Energy Physics - MLHEP). Организаторы решили провести эксперимент выделив в программе больше места продвинутым темам машинного обучения, привлекающим значительное внимание в физике частиц за последние годы: глубинные нейронные сети, сети для работы с графами, методы оптимизации, рекуррентные сети.

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.

Проанализировать данные, полученные учеными на Большом адронном коллайдере, и пообщаться с зарубежными исследователями смогли три десятка школьников из Москвы и Подмосковья на мастер-классе, который организовали для них факультет компьютерных наук ВШЭ, Яндекс и ЦЕРН.

В МИЭМ НИУ ВШЭ прошел междисциплинарный семинар САЕ «Математика, компьютерные науки и информационные технологии», где выступила студентка ШАД Чекалина Виктория с рассказом о её совместной работе со старшим научным сотрудником лаборатории LAMBDA Фёдором Ратниковым. Цель семинара — обмен результатами исследований, проводимых в научных подразделениях нашей стратегической академической единицы, и выявлении перспективных междисциплинарных направлений.

На прошедшем семинаре лаборатории LAMBDA сотрудники лаборатории рассказали о темах курсовых и дипломных работ, предлагаемых на 2015/2016 год.

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.

5 июня в 18:30 по адресу улица Льва Толстого, 16, Конференц-зал "Экстрополис" состоится лекция итальянского учёного физика Тициана Кампорези, сотрудника ЦЕРНа, соорганизатором которой является научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных LAMBDA.

C 27 по 30 августа в Санкт-Петербурге пройдет международная школа  «Машинное обучение в области  физики высоких энергий» (MLHEP). В рамках летней школы пройдут лекции и семинары, на которых будут продемонстрированы реальные примеры  того, как современные технологии машинного обучения повышают эффективность исследований в областях физики.