Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар)
Материал из MachineLearning.
(→Время заседаний:) |
(→Описание семинара:) |
||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
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]) | 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 соответствующей научной группы: |
# Разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning), | # Разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning), | ||
# Решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений, и т.п.), | # Решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений, и т.п.), | ||
Версия 15:41, 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 соответствующей научной группы:
- Разработка новых алгоритмов глубинного обучения (Deep Learning),
- Решение прикладных задач с использованием методов Deep Learning (автоматическое описание изображений/видео, описание 3D формы, анализ нейро-данных, анализ медицинских изображений, и т.п.),
- 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 18-30, 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)
