- Conference
- Location
Машинное обучение и анализ алгоритмов в Санкт-Петербурге
Общая информация
18–20 декабря 2017 года в Мраморном зале ПОМИ РАН пройдёт 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.
Планируется, что все доклады на конференции будут рассчитаны на достаточно широкую аудиторию, и мы рады будем видеть на конференции всех желающих. Мы приглашаем лучших специалистов по машинному обучению и анализу алгоритмов. Доклады на конференции будут на русском языке.
Программа конференции
18 декабря, понедельник
11:00–12:30
Василий Усатюк
Huawei, Москва
Codes and Graph-Related Problems
Задачи на графах в теории кодирования
12:45–14:15
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
14:15–15:15 Обед
15:15–16:45
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
17:00–18:30
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?
19 декабря, вторник
11:00–12:30
Дмитрий Игнатов
Научный сотрудник НИУ ВШЭ, Москва
Multimodal Clustering for Data Mining
Мультимодальная кластеризация для анализа данных
12:45–14:15
Сергей Николенко
Научный сотрудник ПОМИ РАН, Санкт-Петербург
What Does AlphaGo Do, Exactly? Deep Reinforcement Learning
Что же делает AlphaGo? Глубокое обучение с подкреплением
14:15–15:15 Обед
15:15–16:45
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
17:00–18:30
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
20 декабря, среда
11:00–12:30
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
12:45–14:15
Павел Чуприков
Аспирант ПОМИ РАН и IMDEA Networks, Madrid
TBA
Скоро будет
14:15–15:15 Обед
15:15–16:45
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
17:00–18:30
Михаил Бурцев
Заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения, МФТИ, Москва
Modern Approaches to Constructing Dialog Systems
Современные подходы к построению диалоговых систем