Школа-конференция организована Консорциумом Национального центра когнитивных разработок (Центра НТИ) на базе Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского при поддержке Суперкомпьютерного консорциума университетов России. Школа-конференция будет проходить с 18 по 22 ноября 2019 г.
Тематика школы-конференции:
Программа включает следующие мероприятия:
Участниками школы-конференции могут стать студенты старших курсов, магистранты, аспиранты и молодые специалисты (выпускники, окончившие российский вуз не более трех лет назад). Участие в школе-конференции бесплатное. Организаторы обеспечивают питание (обеды, кофе-брейки) в дни проведения мероприятия. Проезд и проживание оплачивается направляющей организацией или участником самостоятельно.
Прием заявок осуществляется до 20 октября 2019 г.
Подробная информация размещена на сайте школы-конференции: http://agora.guru.ru/hpc2019
Интересующие вопросы можно задать по адресу hpc@unn.ru
Участие в школе будет оформлено как повышение квалификации по программе “Высокопроизводительные вычисления и искусственный интеллект”. Для этого необходимо заполнить личный листок с необходимой информацией и выслать его на адрес hpc@unn.ru. По итогам обучения выдается удостоверение государственного образца.
Руководитель программы – Гергель В.П., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой программной инженерии института ИТММ, директор института ИТММ.
В результате подготовки по программе слушатели овладеют теоретическими основами машинного обучения, в частности, глубокого обучения, практическими основами параллельного программирования для систем с общей и распределенной памятью, а также познакомятся с практическими задачами из областей компьютерного зрения и финансовой математики, для решения которых применяются методы машинного обучения и суперкомпьютерные технологии. Результаты обучения могут быть использованы при решении широкого спектра научных и инженерных задач.
Программа включает три модуля:
Модуль 1. Машинное обучение и когнитивные технологии
Раздел 1. Применение глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения
Раздел 2. Оптимизация глубоких нейросетевых моделей
Модуль 2. Высокопроизводительные вычисления
Раздел 1. Мир HPC. Тенденции и перспективы
Раздел 2. Современные вычислительные архитектуры: аспекты производительности
Раздел 3. Параллельное программирование в системах с общей памятью
Раздел 4. Высокопроизводительные вычисления: введение в оптимизацию ПО
Модуль 3. Искусственный интеллект и большие данные в финансовых технологиях
Раздел 1. Когнитивные технологии финансовых больших данных
Раздел 2. Прогнозирование временных рядов с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения
Раздел 3. Вероятностное моделирование клинических процессов с применением многомерного статистического анализа, методов машинного обучения и обучения с подкреплением
Раздел 4. Анализ, интерпретация и предсказательное моделирование на текстовых данных медицины и здравоохранения
Любой из перечисленных модулей должен быть изучен в очном режиме. Выбор модуля для очного изучения предоставляется слушателю программы. Остальные модули могут быть освоены дистанционно.