Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Описание семинара:)
Строка 1: Строка 1:
== Описание семинара: ==
== Описание семинара: ==
 +
 +
Deep Learning – это разновидность машинного обучения, в основе которой лежат нейронные сети. Сегодня на использовании «глубинного обучения» строятся системы распознавания речи, распознавание визуальных объектов (как статических, так и движущихся) и, наконец, взаимодействие компьютерных систем с естественным языком и вычленение смыслов. Многие ученые считают Deep Learning революцией в машинном обучении, см. например, [http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/artificial-intelligence/facebook-ai-director-yann-lecun-on-deep-learning интервью с директором Facebook по искусственному интеллекту Яном Лекуном (Yann LeCun)] ([http://d-russia.ru/reinkarnaciya-iskusstvennogo-intellekta-kak-eto-delayut-v-facebook.html перевод])
Цели исследований научной группы:
Цели исследований научной группы:
1) разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning),
1) разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning),
-
2) решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений), 3) теоретические анализ моделей Deep Learning, в т.ч. и с использованием теории структурных моделей
+
2) решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений, и т.п.),
 +
3) теоретические анализ моделей Deep Learning, в т.ч. и с использованием теории структурных моделей
== Время заседаний: ==
== Время заседаний: ==

Версия 15:39, 24 октября 2015

Содержание

Описание семинара:

Deep Learning – это разновидность машинного обучения, в основе которой лежат нейронные сети. Сегодня на использовании «глубинного обучения» строятся системы распознавания речи, распознавание визуальных объектов (как статических, так и движущихся) и, наконец, взаимодействие компьютерных систем с естественным языком и вычленение смыслов. Многие ученые считают Deep Learning революцией в машинном обучении, см. например, интервью с директором Facebook по искусственному интеллекту Яном Лекуном (Yann LeCun) (перевод)

Цели исследований научной группы: 1) разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning), 2) решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений, и т.п.), 3) теоретические анализ моделей Deep Learning, в т.ч. и с использованием теории структурных моделей

Время заседаний:

Регулярный семинар, проводится в ИППИ РАН по понедельникам в 18-00, ауд. 615.

Научные руководители семинара

Е.В. Бурнаев и В. Г. Спокойный

Организатор семинара

Совместный учебно-научный семинар магистерской программы Математические методы оптимизации и стохастики Факультета Компьютерных наук НИУ ВШЭ, Института проблем передачи информации РАН и Лаборатории ПреМоЛаб МФТИ. Куратор семинара Евгений Бурнаев (профили в НИУ ВШЭ и на MathNet.ru)

Прошедшие заседания

Личные инструменты