Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
Цель курса: создать серию видеосеминаров c разбором задач и теоретических новинок прикладной направленности (систематизация без популяризации).
Цель курса: создать серию видеосеминаров c разбором задач и теоретических новинок прикладной направленности (систематизация без популяризации).
-
 
+
{{tip|Цель быть понятным, когда речь идет о сложных вопросах}}
На каждом семинаре оценивается квалификация докладчика:
На каждом семинаре оценивается квалификация докладчика:
* способность систематизировать теоретические работы и представить в виде единого ясного непротиворечивого сообщения,
* способность систематизировать теоретические работы и представить в виде единого ясного непротиворечивого сообщения,

Версия 19:20, 4 октября 2017

Цель курса: создать серию видеосеминаров c разбором задач и теоретических новинок прикладной направленности (систематизация без популяризации).

Цель быть понятным, когда речь идет о сложных вопросах


На каждом семинаре оценивается квалификация докладчика:

  • способность систематизировать теоретические работы и представить в виде единого ясного непротиворечивого сообщения,
  • способность увидеть в прикладной задаче систематическую формальную постановку, которая приведет к быстрому качественному решению коммерческого проекта (в отличие от неформальной, при которой программисты работают с черными ящиками и решают проблему исходя не из алгебраической и статистической постановки задачи, а из доступного инструментария).
Дата Тема доклада Сылка
Сентябрь 21
  • Semi-supervised Learning with Deep Generative Models Роман Исаченко
28
  • Шпаргалка по всем сетям, их классификация и строгое описание Илья Жариков
  • Призма, другие коммерческие проекты по обработке изображений Роман Исаченко
Октябрь 5
  • Типология GAN и принципы постановки задач для этих сетей Алексей Гончаров
  • Мультиагентные системы, роевой интеллект Илья Пугач
12?
  • Порождение признаков и словари в анализе изображений Роман Кулага
  • Синтез лекарственных препаратов Алексей Морозов
19
  • Сложности оптимизации в GAN, DLNN, перемешивание, вариационный вывод Артем Бочкарев
  • Сеть, которая пишет стихи, рисует картины - постановка задач Илья Жариков
26
  • Автоматическое вождение, обзор системы и постановки задач Артем Бочкарев
  • Игры Атари постановка задачи, анализ сходства и различия в постановках Роман Кулага
Ноябрь 2
  • Хеширование и аналитика (кластеризация, ранжирование) больших данных Алексей Морозов
  • Профилирование пользователей по мультимедийной информации Алексей Гончаров|Тесты, данные, доработанная схема IDEF0.
9
  • Управление мозгом, интерфейс мозг-мозг Илья Пугач
Личные инструменты