Сочи, НТУ Сириус
Направления:
- Методы теории информации в задачах машинного обучения
- Численные методы оптимизации и их приложения к задачам анализа данных
- Геометрическая теория управления и ее приложения в робототехнике и обработке изображений
- Стохастические алгоритмы в машинном обучении
Лекторы:
- Андреев К.В. (Машинное обучение, нейронные сети)
- Кабатянский Г.А. (Теория кодирования, дискретная геометрия)
- Фролов А.А. (Теория информации, графические модели и современная теория кодирования)
- Гасников А.В. (Численные методы оптимизации и их приложения; Оптимизационный взгляд на задачи машинного обучения)
- Спокойный В.Г. (Современные методы статистики)
- Наумов А.А. и Беломестный Д.В. (Математика обучения с подкреплением)
- П.Е. Двуреченский (Задачи оптимального транспорта и приложения к обработке изображений)
- Райгородский А.М. (Математика информационного века)
- Сачков Ю.Л. (Геометрическая теория управления)
- Ардентов А.А. (Приложения геометрической теории управления в робототехнике)
- Маштаков А.П. (Приложения геометрической теории управления в обработке изображений)
- Huawei Russian Research Institute (Обработка сигналов на базовых
станциях сотовой связи)
Формат модуля: Модуль состоит из трех недель (первые три недели августа). На первой неделе участникам читают курсы лекций по теории информации, оптимизации и управлению, стохастическим алгоритмам и обучению с подкреплением. Описывают различные приложения (в основном к анализу данных, но не только). Презентуются различные проекты (ориентировочно их будет несколько десятков). Проекты курируют наставники, которые должны помочь в работе над проектом. Участник школы должен выбрать хотя бы один проект для участия (можно несколько). На одном проекте может работать от одного до пяти участников (жесткого ограничения сверху нет, но больше 4-5 участников не желательно). Проекты отбираются на первой неделе. Возможен внутренний конкурс. Будут теоретические проекты и практические (в том числе от крупных компаний, таких, например, как Хуавей). Но даже в теоретических проектах (некоторые примеры) в конечном итоге, как правило, нужно будет что-то запрограммировать (посчитать). Постоянное присутствие в аудиториях от участников не требуется. Формат работы по проекту определяется индивидуально в зависимости от куратора проекта. Однако по каждому проекту несколько раз в неделю будут проводиться мини-отчеты (в обеденные часы или вечернее время), участие в которых обязательно.
Отчётность: В конце модуля (ориентировочно 21-22 августа) будет организована отчетная конференция, где каждый проект должен быть презентован участниками (20-30 минут на выступление + 10-15 минут на обсуждение и вопросы). По итогам конференции участники получат различные поощрения. В том числе определенные льготы при поступления в магистратуры (аспирантуры) школы ПМИ МФТИ, ФКН ВШЭ и, конечно, предложения по сотрудничеству с университетом Сириуса, учебный процесс в котором начнется с сентября 2021 года. Помимо подготовки итоговой презентации, участники готовят открытый код (например, на гитхабе), с хорошей документацией того, что было сделано. В ряде случаев участникам будет предложено поучаствовать в написании совместных статей на базе проделанной работы на ведущие конференции по машинному обучение, в том числе на ближайшие к тому моменту конференции AISTATS и ICLR (дедлайны осенью 2020).
Планируемое количество участников: 100
Требования к слушателям (студентам/аспирантам):
- Знание основ высшей математики (мат. анализ, алгебра, дифференциальные уравнения);
- Знание основ оптимизации, теории вероятностей, и математической статистики;
- Базовые навыки программирования (Python, MATLAB, Mathematica);
- Общие сведения о задачах машинного обучения.
Условия участия студентов:
Студентам-слушателям модуля НТУ Сириус оплачивает следующие позиции:
- проживание,
- проезд (авиабилеты и трансфер из аэропорта),
- питание в столовой,
- кофе-брейки,
- трансфер между объектами Сириуса.
Контакты: