Главная - Новости - Приглашаем к участию в Международной школе-конференции «Высокопроизводительные вычисления и искусственный интеллект»

Приглашаем к участию в Международной школе-конференции «Высокопроизводительные вычисления и искусственный интеллект»

02 октября 2019

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:

  • Высокопроизводительные вычисления
  • Машинное обучение и когнитивные технологии
  • Технологии и системы поддержки принятия решений
  • Проблемы практического использования высокопроизводительных вычислений и когнитивных технологий для решения актуальных задач науки, образования и индустрии
  • Искусственный интеллект и большие данные в финансовых технологиях

Программа включает следующие мероприятия:

  • школа, в рамках которой пройдут лекции ведущих ученых, мастер-классы и практикумы экспертов по применению актуальных инструментов и технологий для решения актуальных задач в разных научно-прикладных областях,
  • научная конференция по тематике образовательной и научно-исследовательской деятельности Национального центра когнитивных разработок (Центра НТИ) и Суперкомпьютерного консорциума университетов России.

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.

 

Все новости