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 Усатюк

Huawei, Москва

Codes and Graph-Related Problems

Задачи на графах в теории кодирования

11:00–12:30

Александр Куликов

Научный сотрудник ПОМИ РАН, Санкт-Петербург

Improving Circuit Size Upper Bounds Using SAT-Solvers

Как улучшить верхние оценки на схемную сложность при помощи SAT-солверов

12:45–13:15

Иван Оселедец

Доцент Сколковского института науки и технологий, Москва

Tensors and Deep Learning

Тензоры и глубокое обучение

13:15–14:15

Обед

14:15–15:15

Виктор Лобачев

Старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий, Москва

Applied Mathematics in Advertising and Basic Industry

Математические методы на примерах рекламных технологий и задач тяжелой промышленности

15:15–16:45

Александр Тискин

Associate 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 Игнатов

Научный сотрудник НИУ ВШЭ, Москва

Multimodal Clustering for Data Mining

Мультимодальная кластеризация для анализа данных

11:00–12:30

Сергей Николенко

Научный сотрудник ПОМИ РАН, Санкт-Петербург

What Do AlphaGo and AlphaZero Do, Exactly? Deep Reinforcement Learning

Что же делают AlphaGo и AlphaZero? Глубокое обучение с подкреплением

12:45–14:15

Обед

14:15–15:15

Виктор Лемпицкий

Доцент Сколковского института науки и технологий, Москва

Generating and Processing Images Using Deep Convolutional Networks

Порождение и обработка изображений при помощи глубоких свёрточных сетей

15:15–16:45

>

Дмитрий Ветров

Заведующий Международной лабораторией глубинного обучения и байесовских методов, НИУ ВШЭ, Москва

Open problems in deep learning: A Bayesian solution

Открытые проблемы в глубинном обучении: байесовское решение

17:00–18:30

20 декабря, среда

Кирилл Коган

Research Assistant Professor, IMDEA Networks, Madrid

Adopting Software-Defined Networking: Challenges and Recent Developments

Внедрение программно определяемых сетей (SDN): проблемы и последние результаты

11:00–12:30

Павел Чуприков

Аспирант ПОМИ РАН и IMDEA Networks, Madrid

Combinatorial Optimization Problems in Network Packet Classification

Комбинаторные задачи оптимизации для классификации сетевых пакетов

12:45–14:15

Обед

14:15–15:15

Сергей Кузнецов

Руководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта, НИУ ВШЭ, Москва

Galois connections for representing and processing dependencies in databases

Соответствия Галуа для представления и обработки зависимостей в базах данных

15:15–16:45

Михаил Бурцев

Заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения, МФТИ, Москва

Modern Approaches to Constructing Dialog Systems

Современные подходы к построению диалоговых систем

17:00–18:30