Тема «взгляд ученого»

Словосочетания «нейронные сети», «машинное обучение», «искусственный интеллект» звучат все чаще и чаще. Их произносят Владимир Путин и Максим Кац. Профессию специалиста по анализу данных называют одной из самых востребованных сейчас и в ближайшем будущем. Но вокруг темы искусственного интеллекта существует большое количество мифов и заблуждений. Ответы на наиболее популярные вопросы об искусственном интеллекте (ИИ) VTimes дает Дмитрий Ветров, профессор-исследователь НИУ ВШЭ.

Мария Попцова, заведующая лабораторией биоинформатики и доцент департамента больших данных и информационного поиска, выступила на конференции по искусственному интеллекту AI Journey 2020 с презентацией “Методы глубинного обучения в геномике”.

Михаил Гущин, научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных ФКН НИУ ВШЭ, был утвержден координатором рабочей группы машинного обучения и статистики в эксперименте Большого адронного коллайдера LHCb в ЦЕРН (Европейской организации ядерных исследований). Он станет единственным представителем российского университета в команде координаторов рабочих групп эксперимента.

Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ВШЭ и Научно-образовательный центр Политехнического института Сургутского государственного университета (СурГУ) на днях провели исследовательский семинар, посвященный построению математических моделей прямых и обратных задач флебологии. Участие в нем приняли представители обоих вузов, а также практикующие врачи.

5 июня 2018 года в Техническом университете Эйндховена состоялась защита PhD Анны Каленковой, старшего научного сотрудника лаборатории ПОИС. В интервью Анна рассказала о своих  исследованиях, особенностях работы в программной инженерии и computer science в целом, а также поделилась тем, какими видит своих студентов и какой была сама в их возрасте.

В канун Нового года особенно хочется заглянуть в будущее. Мы попросили ученых ВШЭ, представляющих разные области знаний, поделиться своими прогнозами о том, какие направления исследований будут особенно перспективны в 2017 году, где можно ожидать открытий и прорывов и как все это изменит нашу жизнь.

Статья «Tensorizing Neural Networks», подготовленная в группе Байесовских методов под руководством доцента факультета компьютерных наук ВШЭ Дмитрия Ветрова, принята на конференцию NIPS — крупнейший мировой форум по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и машинному обучению, имеющий высший ранг А* по международному рейтингу CORE. В этом году она состоится 7-12 декабря в Монреале. В рубрике «Взгляд ученого» Дмитрий Ветров рассказывает о представленном исследовании и о том, чем статьи для конференций лучше публикаций в научных журналах.

Возможности машинного обучения позволяют прогнозировать появление искусственного интеллекта уже через несколько лет. Об этом рассказывает руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Дмитрий Ветров. Статья является частью совместного проекта Forbes и сайта «Постнаука».