Современные проблемы машинного обучения

Методы искусственного интеллекта на данный момент в основном основываются на подходах машинного и глубокого обучения. В ходе лекции будет дан обзор основных задач, проблем и достижений машинного и глубокого обучения.

Темы для обсуждения: обучение без учителя, генеративные модели, злонамеренные (adversarial) атаки и многое другое.

На лекцию приглашаются студенты и преподаватели таких напрвлений подготовки, как математика, физика, педагогика, а также все заинтересованные.

Лектор - Екатерина Муравлева, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий (Сколтех), г. Москва.

Екатерина с отличием получила степень магистра наук по математике на механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова в 2005 году, степень кандидата наук - в Институте вычислительной математики Российской академии наук в 2010 году. С 2006 по 2012 годы Екатерина работала в исследовательских институтах и ​​университетах Германии, в том числе в Дортмундском университете, в Хаусдорфовском научно-исследовательском институте математики в Бонне и в Институте математики им. Макса Планка в Лейпциге. С 2011 по 2014 год работала на кафедре математики и механики МГУ. С 2013 года, работая в ИВМ РАН, параллельно привлекалась к работе в нефтесервисных компаниях (Schlumberger Moscow Research, а затем CET MIPT).

Мероприятие организовано при поддержке Информационного центра по атомной энергии г.Ростова-на-Дону.