Открыта регистрация на летнюю школу машинного обучения Сколтеха
До 15 июня доступна регистрация на бесплатную летнюю школу машинного обучения Сколтеха (SMILES). Курс будет проходить с 20 по 31 августа 2023 года онлайн и очно в Белокурихе Горной в Алтайском крае.
Цель школы — объединить российские таланты вокруг проблематики искусственного интеллекта. Темы лекций самые разные: построение современных предиктивных моделей машинного обучения с учётом физико-математических моделей процессов для решения инженерных задач устойчивого развития, оценки ESG-рисков и оптимизации управленческих решений по их снижению.
Кого ждем:
- магистры и аспиранты ведущих вузов России;
- молодые ученые, активно вовлеченные в исследования в области машинного обучения и его применения для моделирования технических и физических систем.
Потенциальным участникам необходимо предоставить следующие документы:
1. Резюме;
2. Мотивационное письмо;
3. Краткая аннотация результатов по одному из своих исследований (не более 1 стр. в формате pdf без учета списка литературы, шрифт Times New Roman, 12-й/14-й кегль, 1/1,5 интервала). Предпочтительно, чтобы тема исследований была в области машинного обучения и анализа данных или их приложений.
Участники, прошедшие конкурсный отбор, должны подготовить и представить на конференции постер с результатами, описанными в аннотации. Это давняя традиция летних школ: мы хотим познакомить всех участников школы с вашими работами. Только с постером вы получите доступ к SMILES.
(PDF) пример постера из LATEX
(PDF) пример постера из POWERPOINT
Тема постера может и не быть связана с машинным обучением и анализом данных. В таком случае автор должен также представить свои соображения о том, как машинное обучение и анализ данных могли бы позволить решить задачу более эффективно.
Подробности о расписании и темах занятий можно прочитать на сайте школы.
Видеоматериалы, а также презентации по итогам школы доступны по ссылке.
Также доступны записи лекций сотрудников лаборатории:
1) Методы оптимизации для машинного обучения. Александр Гасников.
2) Коммуникации в распределенной и федеративной оптимизации. Александр Безносиков.
3) Методы оптимизации потоковой задачи на сетях. Александр Рогозин.
