Регистрация
Обучение, понимание и оптимизация в моделях искусственного интеллекта
20 - 26 июня 2022
Кочубей-центр, г. Пушкин
О проекте
Традиционная молодёжная летняя школа «Обучение, понимание и оптимизация в моделях искусственного интеллекта» (прошлое название "Управление, информация и оптимизация") — важное событие в мире научно-технического образования для студентов, аспирантов и молодых учёных. В этом году мы пригласили лучших экспертов, чтобы познакомить наших слушателей с современными разделами прикладной математики.
Основные тематические направления
— Оптимальное управление
— Дискретная и непрерывная оптимизация
— Статистика
— Машинное обучение и приложения
— Математическое моделирование
Предварительный список мини-курсов
Введение в современную стохастическую оптимизацию
Александр Гасников
Методы эффективного генерирования данных
Алексей Наумов
Обработка естественного языка
Иван Ямщиков
Матричные и тензорные методы в задачах машинного обучения
Максим Рахуба
Как стать участником
Заполните регистрационную форму
Оргкомитет рассмотрит вашу заявку
10 мая
10 мая
Закрытие регистрации
Успейте!
Успейте!
Количество мест в школе — 55
Организаторы
враывр
Организационный комитет
Александр Гасников
МФТИ (ГУ)
НИУ ВШЭ, ИППИ РАН
Алексей Наумов
НИУ ВШЭ
Юрий Дорн
ИППИ РАН
МФТИ (ГУ)
Анна Ремизова
Координатор
Ксения Зуева
Координатор
Александра Харь
Координатор

Алина Логинова
Куратор
Влада Кузнецова
НИУ ВШЭ
Можно ли приехать только на несколько дней?
Да. Многие участники прошлых лет хотели приехать только в конкретные дни.
Однако почти все оставались до конца школы :)
Можно ли выступить с постером?
Да. Более того, мы очень надеемся, что все участники примут участие в постерной сессии.
Обязательно ли выступать с постером?
Нет. Можно приехать в качестве вольнослушателя и не выступать с постером.
Однако при отборе участников предпочтение отдаётся докладчикам постерной сессии.
Можно ли выступить с презентацией/докладом?
Мы предложим выступить с докладом участникам с наиболее интересными работами.
Архив
Школа проходит при поддержке гранта РНФ 21-71-30005
Грантополучатель: МФТИ