243163

Записи лекций. Академпарк

Искусственный интеллект и машинное обучение ИТ и программирование

Онлайн при поддержке Точка кипения - Москва

2 ноября 2021, 11:00 — 30 ноября 2021, 23:00 по Московскому времени

Registration has ended 30 November в 23:00

Трансляция пройдёт в YouTube

YouTube

Для подключения может потребоваться установить приложение на ваше устройство

Уже участвуют:
Макарова Ксения АндреевнаЕфименко Ирина ВладимировнаПальчунов Дмитрий ЕвгеньевичПавловский Евгений НиколаевичВитяев Евгений ЕвгеньевичСвириденко Дмитрий Иванович
и еще19

О мероприятии

Записи лекций. Академпарк

Друзья, мы рады представить вам лекции, проходившие осенью 2020 года при поддержке Академпарка, Новосибирск. Листайте карусель справа и выбирайте понравившуюся лекцию!


1. Искусственный интеллект обработка естественного языка и большие данные в медицине.

Часть 1. Обзор методов, подходов и решений, представленных в данной сфере в России и мире. Анализ трендов и лучших практик.

Часть 2. Принципы использования данных и технологий ИИ в здравоохранении.

Ефименко Ирина Владимировна.

Основатель и генеральный директор Semantic Hub, к.ф.н. (математическая и прикладная лингвистика), доцент НИУ ВШЭ. Член научного совета РАИИ, член Европейской ассоциации ИИ.

Опыт работы в области компьютерной лингвистики, семантических технологий, больших данных (и коммерциализации таких технологий) - 17 лет.

2. Квантовое машинное обучение

Современные фреймворки для исследования алгоритмов квантового машинного обучения

Обзор по результатам последних разработок 2019-2020 гг.

Сравнение с классической моделью машинного обучения

Евгений Николаевич Павловский, к.ф-м.н. заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения Новосибирского государственного университета.

3. Задачный подход к когнитивным архитектурам
В докладе рассмотрены задачный подход к искусственному интеллекту и проблема создания «сильного»/«общего» искусственного интеллекта в рамках задачного подхода.

Евгений Евгеньевич Витяев, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института математики СО РАН, профессор кафедры дискретной математики и информатики ММФ НГУ

4. Теория нечетких моделей и приложения семантических технологий

Для работы со знаниями для создания моделей предметных областей, например, для автоматизации бизнес-процессов, необходимо работать не только с точными знаниями, но и с вероятностными и оценочными знаниями.

Дмитрий Евгеньевич Пальчунов, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой общей информатики НГУ, ведущий научный сотрудник Института математики СО РАН, член-корреспондент Российской инженерной академии.

5. Кейс лекция от Яндекса

В кейс-лекции рассмотрены следующие вопросы.

Обучение нейронной сети на видеокартах.

Автоматизация колл-центра медицинской компании с помощью технологии speechkit.

Глеб Маркевич, руководитель менеджеров по развитию клиентов в Яндекс. Ранее работал в Oracle, Huawei в должности технического консультанта.

6. Задачный подход к искусственному интеллекту
Сравнительный анализ подходов, cемантическое моделирование и его математические основы

Свириденко Дмитрий Иванович

Доктор физико-математических наук, профессор.

Институт математики СО РАН, НГУ

Сооснователь Сибирской научной школы искусственного интеллекта

Один из авторов математической Теории Семантического Программирования.

Ведущие и спикеры

Контакты

Организаторы
Засыпкин Даниил Валериевич
Руководитель проекта • АНО «Платформа НТИ»

Вас интересуют искусственный интеллект и машинное обучение?

Мы собрали больше 400 предложений, которые помогут в развитии вашего технологического стартапа на любой стадии от идеи до готового продукта

Еще мероприятия

Оценка объема рынка для стартапа (ТАМ - SAM - SOM) #АП
6 ч

Оценка объема рынка для стартапа (ТАМ - SAM - SOM) #АП

Лекция «Методология создания стартапов» | АП "Технологии для завтра" #АП
30 д

Лекция «Методология создания стартапов» | АП "Технологии для завтра" #АП

Командообразование: роли в команде, распределение задач внутри команды. №2
16 ч

Командообразование: роли в команде, распределение задач внутри команды. №2

Технологическое предпринимательство и особенности технологических команд в модели суверенной акселерации
24 д

Технологическое предпринимательство и особенности технологических команд в модели суверенной акселерации

Вводная лекция «Презентация акселерационной программы 2026 года: настоящее будущее | АП "Технологии для завтра" #АП
30 д

Вводная лекция «Презентация акселерационной программы 2026 года: настоящее будущее | АП "Технологии для завтра" #АП

Анализ рынка. Сегментация целевой аудитории. Работа с целевыми рынками. АП СФУ "Пятый элемент" #АП
17 д

Анализ рынка. Сегментация целевой аудитории. Работа с целевыми рынками. АП СФУ "Пятый элемент" #АП

Вводная лекция. Приоритетные векторы НТР. Презентация ФП «Технологии»| АП "Технологии для завтра" #АП
30 д

Вводная лекция. Приоритетные векторы НТР. Презентация ФП «Технологии»| АП "Технологии для завтра" #АП