Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Описание семинара:

Deep Learning – это разновидность машинного обучения, в основе которой лежат нейронные сети. Сегодня на использовании «глубинного обучения» строятся системы распознавания речи, распознавание визуальных объектов (как статических, так и движущихся) и, наконец, взаимодействие компьютерных систем с естественным языком и вычленение смыслов. Многие ученые считают Deep Learning революцией в машинном обучении, см. например, интервью с директором Facebook по искусственному интеллекту Яном Лекуном (Yann LeCun) (перевод)

Цели исследований соответствующей научной группы:

  1. Разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning),
  2. Решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений, и т.п.),
  3. Теоретические анализ моделей Deep Learning, в т.ч. и с использованием теории структурных моделей

Время заседаний:

Регулярный семинар, проводится в ИППИ РАН по понедельникам в 18-30, ауд. 615.

Научные руководители семинара

Е.В. Бурнаев и В. Г. Спокойный

Организатор семинара

Совместный учебно-научный семинар магистерской программы Математические методы оптимизации и стохастики Факультета Компьютерных наук НИУ ВШЭ, Института проблем передачи информации РАН и Лаборатории ПреМоЛаб МФТИ. Куратор семинара Евгений Бурнаев (профили в НИУ ВШЭ и на MathNet.ru)

Прошедшие заседания

Заседание 1 (19 октября)

  • Введение в нейронные сети: обзор основных математических моделей нейронных сетей, приложения
  • Программные библиотеки для моделирования нейронных сетей, туториалы к ним

Заседание 2 (26 октября)

  • Практические особенности построения нейросетевых моделей в конкретных приложениях