• Андрей Устюжанин (заведующий лабораторией методов анализа больших данных ВШЭ) - гибкий процесс и инструменты для реализации прикладных ML исследований

• Вадим Стрижов (профессор кафедры интеллектуальных систем МФТИ) - автоматизация научных исследований в машинном обучении.

• Денис Турдаков (заведующий отделом информационных систем ИСП РАН) и Ярослав Недумов (научный сотрудник ИСП РАН) - модель работы института системного программирования РАН.

• Алексей Гончаров (руководитель исследовательской команды MIL МФТИ) и Филипп Никитин (инженер-исследователь группы Computer Vision в MIL МФТИ) - MIL.ScienceClub. Подход к организации исследований в Лаборатории машинного интеллекта.

*скоро будет запись видео

• Сергей Кольцов (кандидат физико-математических наук, зам.зав. лабораторией интернет исследований ВШЭ) -
применение теории ренормализации в машинном обучении на основе энтропийного подхода

• Евгения Веселова (исследователь группы NLP лаборатории машинного интеллекта) - Балансировка тем тематической модели

• Василий Алексеев (исследователь группы NLP лаборатории машинного интеллекта) -
Банк тем

• Евгений Бурнаев (Skoltech, проф., рук. http://adase.group) - "Perceptual deep depth super-resolution and friends";

• Ярослав Кошелев (исследователь в группе обработки изображений и видео, исследовательский центр Huawei) - "Деконволюция видео с применением алгоритмов машинного обучения";

• Павел Остяков (ведущий инженер в исследовательском центре Huawei) - "Нейронные сети для повышения качества фотографий с камеры в смартфоне на примере задачи удаления отражений";

• Илья Жариков (Инженер-исследователь группы Computer Vision & Time Series Analysis в Лаборатории машинного интеллекта МФТИ) и Филипп Никитин (Инженер-исследователь группы, Лаборатория машинного интеллекта МФТИ) - Computer Vision & Time Series Analysis - "Video super resolution - вызовы и пути решения".

Темы и спикеры:

• Дмитрий Ветров (заведующий лабораторией компании Самсунг в ВШЭ) - неявные генеративные модели
• Михаил Бурцев (заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ и руководитель проекта DeepPavlov) - обзор методов эволюционного поиска нейросетевых архитектур (NAS)
• Тамаз Гадаев (junior researcher in MIL) - квантизация нейронных сетей
• Филипп Никитин (research engineer in MIL) - компрессия нейронных сетей

Организатор семинара: компания GoodsForecast, которая последние 15 лет занимается разработкой и внедрением для бизнеса систем прогнозирования спроса и всем, что с ним связано – управлением логистикой, планированием производства и т. д. Среди клиентов компании торговые сети Окей и Верный, сеть АЗС Газпромнефть, производственные компании Knauf, Балтика, Philip Morris. GoodsForecast утверждает, что успешное решение таких задач, как прогнозирование спроса – это всегда объединение математической культуры с бизнес-экспертизой, и готовы рассказывать, как это происходит в реальных проектах.

Программа семинара:

• Кейсы решения бизнес-задач. Рассказывает Андрей Лисица, генеральный директор GoodsForecast
• Задача прогнозирования спроса и подходы к её решению. Рассказывает Даниил Каневский, директор по аналитике GoodsForecast.
• Международный конкурс M5 Competition и возможность присоединиться к команде GoodsForecast для участия в нём. Рассказывает Евгений Голубятников, руководитель отдела исследований GoodsForecast.

Для посещения необходима регистрация.

Технический лидер группы NLP,
исследователь лаборатории машинного интеллекта МФТИ Егоров Евгений расскажет об использовании библиотеки TopicNet для тематического моделирования, которая была разработана лабораторией и стала доступной для желающих заниматься моделированием.

Для посещения необходима регистрация, где на указанную почту в течение дня придет уведомление об успешной заявке и ссылка на трансляцию.