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

Fall into ML: результаты исследований в области ИИ обсудили в формате школы-конференции ФКН ВШЭ

Fall into ML: результаты исследований в области ИИ обсудили в формате школы-конференции ФКН ВШЭ

© Высшая школа экономики

Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук ВШЭ и Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ при поддержке Центра ИИ НИУ ВШЭ и Российского научного фонда организовали в начале ноября Первую осеннюю школу-конференцию по искусственному интеллекту Fall into ML. Новый формат научного мероприятия начался со школы для студентов и молодых исследователей.

Авторские мини-курсы лекций провели ведущие ученые НИУ ВШЭ и Сколтеха:

 Optimal Transport and Generative modeling based on stochastic processes (Евгений Бурнаев, Сколтех)

 Posterior sampling and Bayesian bootstrap: sample complexity and regret bounds (Алексей Наумов, НИУ ВШЭ)

 Tensors and machine learning (Иван Оселедец, Сколтех)

 Introduction to diffusion models (Дмитрий Ветров, НИУ ВШЭ)

Затем в Центре культур НИУ ВШЭ состоялась конференция, на которой выступили ведущие российские ученые в области искусственного интеллекта и машинного обучения, авторы статей на конференциях уровня А* и в ведущих журналах мирового уровня. Участники конференции прослушали более 20 докладов по актуальным направлениям исследований в области искусственного интеллекта в шести секциях, связанных с разными областями машинного обучения и смежными темами.

Алексей Наумов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных, организатор Fall into ML
© Михаил Дмитриев / Высшая школа экономики

«Школа-конференция Fall into ML — уникальное событие: на одной площадке мы собрали лучших представителей отечественной науки в области искусственного интеллекта и машинного обучения. По формату мероприятие было похоже на настоящую конференцию уровня А*: мини-курсы, короткие доклады и большая постерная сессия. Все доклады и постеры были сделаны на основе статей, представленных на конференции в 2021–2022 годах (ICML, NeurIPS, COLT, ICLR, ACL и др). Надеюсь, что школа-конференция Fall into ML станет ежегодным мероприятием!»

В рамках мероприятия также прошло награждение победителей юбилейной, пятой олимпиады «Математика машинного обучения», которую совместно организуют НИУ ВШЭ и Сколтех. Дипломы первой степени получили Иван Сафонов (ФКН ВШЭ), Екатерина Фадеева (СПбГУ) и Алтан Эрднигор (матфак ВШЭ). Все лауреаты без экзаменов были приняты на магистерскую программу «Математика машинного обучения».

© Высшая школа экономики

Также в Доме Дурасова состоялось заседание круглого стола, посвященное взаимодействию университетов с индустриальными партнерами, формам кооперации между университетами для решения задач бизнес-сообщества, перспективам долгосрочных исследований и вопросам сохранения кадрового потенциала РФ. В нем приняли участие сотрудники НИУ ВШЭ из различных подразделений, представители АНО «Цифровая экономика», Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, НИИ «Газэкономика», МГТУ им. Н.Э. Баумана, Центра технологий искусственного интеллекта, а также компаний «Яндекс», КБ «Ренессанс Кредит», «СИБУР Диджитал».

«Взаимодействие индустриальных заказчиков с ведущими учеными страны всегда является актуальным направлением, — отметила Анна Козырева, директор проектного офиса Центра ИИ НИУ ВШЭ. — Важность практической направленности в проводимых фундаментальных исследованиях понимают и ученые, и коммерческие компании. Именно поэтому наиболее интересным является диалог, при котором ученые приглашают представителей индустрии к обсуждению актуальных идей для возможного сотрудничества».

© Высшая школа экономики

Всего Fall into ML посетили более 250 человек, в том числе студенты и преподаватели МГУ, МФТИ, РЭУ им. Г.В. Плеханова, НГУ, РХТУ.

Особенно интересен формат постерной сессии, являющийся отличительной чертой международных конференций уровня А*. Постерная сессия позволяет молодым ученым представить результаты своих исследований на открытую защиту. Вопросы к постерным докладам может задать любой желающий, среди которых и ведущие ученые с мировым именем.

© Высшая школа экономики

Дарина Двинских, доцент ФКН, спикер

Хорошая конференция. Много интересных курсов и докладов по использованию машинного обучения в различных сферах. Думаю, каждый почерпнул для себя что-то полезное.

Владислав Подсадный, студент РЭУ им. Г.В. Плеханова, участник

Для меня все доклады были интересны. За два дня школы я получил очень много полезной информации. Больше всего понравилась лекция Алексея Наумова, так как он умеет расположить к себе аудиторию и рассказывать все доступным языком. Полученная информация поможет мне в дальнейшем обучении, ведь это очень полезные знания в данной сфере.

Иван Сафонов, студент магистратуры «Математика машинного обучения», участник

На школе мне больше всего понравился мини-курс Дмитрия Ветрова про диффузионные модели. Это совершенно новый подход, который позволил значительно улучшить предыдущий результат в генерации изображений. Было крайне интересно понять, в чем он заключается, а также узнать его интуицию с трех различных математических точек зрения. На конференции темы и содержание многих докладов для меня были новыми, но, поскольку я планирую развиваться в этой сфере, для меня оказалось полезным узнать текущие результаты и спектр задач, а также пообщаться с авторами статей.

Вам также может быть интересно:

«Можно что-то сделать? Или меня отчислят?»: ИИ-помощники в образовании

Искусственный интеллект может значительно облегчить жизнь студентов и преподавателей университетов. Например, он способен автоматизировать некоторые учебные процессы, а также составить прогноз возможностей трудоустройства выпускников.

В НИУ ВШЭ разработан инструмент для контроля ИИ-технологий в медицине

Группа исследователей из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработала индекс для определения уровня этичности систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Инструмент предназначен для минимизации потенциальных рисков, обеспечения безопасной разработки и внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику.

Драйвер прогресса и статья доходов: роль университетов в трансфере технологий

В современном мире необходим эффективный трансфер социально-экономических и гуманитарных знаний в реальный сектор экономики и госуправление. Решающую роль в этом играют университеты. У них есть возможность объединять различные коллективы и в партнерстве с государством и бизнесом разрабатывать и совершенствовать передовые технологии.

ИНФОТЕХ-2024: «понять перспективы и ограничения использования ИИ в образовании»

В конце октября в рамках XVII Тюменского цифрового форума информационных технологий «ИНФОТЕХ-2024» прошел круглый стол «Эксперименты с ИИ в образовании». Эксперты Высшей школы экономики, Московского городского педагогического университета, Уральского федерального университета и Тюменского государственного университета обсудили практический опыт разработки и внедрения технологий ИИ в образовательный процесс, обозначили основные вызовы, связанные с быстрым развитием образовательных решений на базе ИИ.

Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения

25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.

ВШЭ и «Яндекс» представили доклад об интеграции искусственного интеллекта в высшее образование

Высшая школа экономики и «Яндекс Образование» подготовили совместный доклад «Искусственный интеллект в образовании». В нем проанализированы ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной сфере. Доклад представляет собой карту с кейсами университетов разных стран, уже сегодня применяющих ИИ. Цель проекта — помочь российским вузам внедрять ИИ, опираясь на опыт других университетов.

Практика лицензирования разработок НИУ ВШЭ отмечена премией в области корпоративных инноваций GIA

На церемонии вручения премии GIA совместный проект Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и АО «Новое сервисное бюро» получил награду в номинации «Трансфер технологий». Это стало плодом интенсивной работы университетского Центра трансфера технологий и научных сотрудников вместе с индустриальным партнером.

Онлайн-юрист, чат-ассистент и аватар профессора: как ученые Вышки применяют ИИ-технологии

Молодые ученые Вышки представили собственные проекты на Объединенном научном семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»). Решения, предложенные исследователями на базе ИИ-алгоритмов, будут полезны для развития гостиничного бизнеса, выявления манипуляций с эмпирическими данными в научных статьях, автоматизации создания юридических документов, а также во многих других сферах деятельности.

Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования.  Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.

«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»

С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.