Машинное обучение и анализ алгоритмов в СПб
Машинное обучение и анализ алгоритмов в Санкт-Петербурге
Общая информация
Фотоальбом конференции на Яндекс.Диск
Видеозаписи докладов конференции на сайте Лекториум
18–20 декабря 2017 года в Мраморном зале ПОМИ РАН прошла конференция, организованная сотрудниками ПОМИ РАН при поддержке компании Huawei. Основная цель конференции — познакомить петербургскую аудиторию с последними достижениями в области машинного обучения и анализа алгоритмов.
Доклады на конференции были рассчитаны на достаточно широкую аудиторию, и мы были рады видеть на конференции всех желающих. Вход абсолютно свободный, были организованы кофе-брейки. В качестве докладчиков приехали лучшие специалисты по машинному обучению и анализу алгоритмов. Все доклады на конференции проходили на русском языке.
Программа конференции
18 декабря, понедельник
 |
Василий УсатюкHuawei, Москва Codes and Graph-Related ProblemsЗадачи на графах в теории кодирования |
11:00–12:30 |
||
|
||||
 |
Александр КуликовНаучный сотрудник ПОМИ РАН, Санкт-Петербург Improving Circuit Size Upper Bounds Using SAT-SolversКак улучшить верхние оценки на схемную сложность при помощи SAT-солверов |
12:45–13:15 |
||
|
||||
 |
Иван ОселедецДоцент Сколковского института науки и технологий, Москва Tensors and Deep LearningТензоры и глубокое обучение |
13:15–14:15 |
||
|
||||
Обед |
14:15–15:15 |
|||
 |
Виктор ЛобачевСтарший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий, Москва Applied Mathematics in Advertising and Basic IndustryМатематические методы на примерах рекламных технологий и задач тяжелой промышленности |
15:15–16:45 |
||
|
||||
 |
Александр ТискинAssociate Professor, University of Warwick, UK Almost Asynchronous Computations: What Can We Do in O(log p) Rounds on p Processors?Почти асинхронные вычисления: какие задачи можно эффективно решить за O(log p) раундов на p процессорах? |
17:00–18:30 |
||
|
||||
19 декабря, вторник
 |
Дмитрий ИгнатовНаучный сотрудник НИУ ВШЭ, Москва Multimodal Clustering for Data MiningМультимодальная кластеризация для анализа данных |
11:00–12:30 |
||
|
||||
 |
Сергей НиколенкоНаучный сотрудник ПОМИ РАН, Санкт-Петербург What Do AlphaGo and AlphaZero Do, Exactly? Deep Reinforcement LearningЧто же делают AlphaGo и AlphaZero? Глубокое обучение с подкреплением |
12:45–14:15 |
||
|
||||
Обед |
14:15–15:15 |
|||
 |
Виктор ЛемпицкийДоцент Сколковского института науки и технологий, Москва Generating and Processing Images Using Deep Convolutional NetworksПорождение и обработка изображений при помощи глубоких свёрточных сетей |
15:15–16:45 |
||
|
||||
 |
Дмитрий ВетровЗаведующий Международной лабораторией глубинного обучения и байесовских методов, НИУ ВШЭ, Москва Open problems in deep learning: A Bayesian solutionОткрытые проблемы в глубинном обучении: байесовское решение |
17:00–18:30 |
||
|
||||
20 декабря, среда
 |
Кирилл КоганResearch Assistant Professor, IMDEA Networks, Madrid Adopting Software-Defined Networking: Challenges and Recent DevelopmentsВнедрение программно определяемых сетей (SDN): проблемы и последние результаты |
11:00–12:30 |
||
|
||||
 |
Павел ЧуприковАспирант ПОМИ РАН и IMDEA Networks, Madrid Combinatorial Optimization Problems in Network Packet ClassificationКомбинаторные задачи оптимизации для классификации сетевых пакетов |
12:45–14:15 |
||
|
||||
Обед |
14:15–15:15 |
|||
 |
Сергей КузнецовРуководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта, НИУ ВШЭ, Москва Galois connections for representing and processing dependencies in databasesСоответствия Галуа для представления и обработки зависимостей в базах данных |
15:15–16:45 |
||
|
||||
 |
Михаил БурцевЗаведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения, МФТИ, Москва Modern Approaches to Constructing Dialog SystemsСовременные подходы к построению диалоговых систем |
17:00–18:30 |
||
|
||||
