Цикл исследовательских докладов на факультете математики: Математические методы в современном ИИ

Приглашаем студентов, аспирантов и коллег на цикл докладов о современных исследованиях в ИИ. Исследователи расскажут о своих работах, в которых математические идеи служат основой для построения моделей, разработки методов обучения и оценки их качества.

Предварительно в программе:

• Математические модели обучения. Динамика обучения нейросетей, свойства широких сетей и математические приближения.

• Теория информации и представления данных. Методы оценки информации в нейросетевых представлениях и их использование в задачах машинного обучения.

• Методы сравнения и оценки эмбеддингов. Геометрические критерии качества представлений, в том числе без размеченных данных.

• Топология и обучение представлений. Топологические методы построения представлений и разделения факторов вариативности.

• Геометрические методы адаптации моделей. Многообразия, ортогональные преобразования и геодезические для настройки моделей и объединения адаптеров.

• Оптимальный транспорт и генеративные модели. Построение преобразований между распределениями и их усреднение для задач генерации данных.

Программа будет дополняться новыми темами. В докладах предполагается введение в необходимые понятия, затем разбор конкретной работы. Необходимую подготовку и материалы для чтения укажем в анонсе каждой встречи.
Доклады и обсуждения на русском языке.  Расписание, названия докладов и формат участия будут опубликованы отдельно.

Добавить в календарь