SMILES: летняя школа машинного обучения. 2023, Белокуриха, Алтай

RU

EN

летняя школа
машинного обучения

20–31 августа

Белокуриха, Алтай

|SMILES

2023

о школе

Летняя школа машинного обучения Сколтеха (SMILES) — это 12-дневный интенсивный курс, посвященный современным статистическим методам машинного обучения. Его цель — объединить талантливую российскую молодежь вокруг проблематики искусственного интеллекта на площадке уникальной предгорной местности Алтайского края, Белокурихи Горной. В SMILES-2023 представлены темы, лежащие в основе построения современных предиктивных моделей машинного обучения с учётом физико-математических моделей процессов для решения инженерных задач устойчивого развития, оценки ESG-рисков и оптимизации управленческих решений по их снижению. Школа прошла при поддержке федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» и открытой платформы «Россия — страна возможностей».

Читать больше о школе

Лекции охватили как современные инструменты машинного обучения — вероятностные модели, генеративное моделирование, оптимальный транспорт, геометрический и топологический анализ данных — так и подходы, объединяющие физико-математические модели и предиктивные модели машинного обучения. Отдельно мы посмотрели на то, как работать с современными языковыми моделями типа трансформер. На практических семинарах на примерах уже работающих индустриальных приложений были показаны, как подобные методы играют важную роль в решении реальных проблем устойчивого развития. Самостоятельно реализовать рассмотренные методы и алгоритмы в виде собственных проектов слушатели смогли в ходе хакатона, разбившись на команды по 2−4 человека. Лучшие проекты отмечены памятными призами.

итоги 2023

Стоимость:
бесплатно

Формат:
очно и онлайн

Рабочий язык:
русский

Конкурсный отбор:
обязателен как для очного, так и для онлайн-участия

площадка

Летняя школа прошла на фоне уникальных видов Белокурихи Горной – площадку мероприятия со всех сторон окружает горный массив. Скалы причудливой формы, знаменитые источники, прогулки по горным тропам с захватывающим видом на окрестности – лишь малая часть достопримечательностей этого прекрасного края.

участники

К участию в SMILES приглашены магистры и аспиранты ведущих вузов России, а также молодые ученые, активно вовлеченные в исследования в области машинного обучения и его применения для моделирования технических и физических систем.

направления

Связанные направления в машинном обучении, рассматриваемые на летней школе

вероятностные методы машинного обучения

методы машинного обучения с архитектурными или математическими ограничениями для выполнения физических законов сохранения и следования траекториям физических процессов

методы машинного обучения, позволяющие моделировать и учитывать геометрическую и топологическую структуру данных при построении предиктивных моделей

использование предиктивных моделей для моделирования физических и технических систем

форма обучения

обязательные лекции по каждому направлению
практические семинары, в основном, связанные с демонстрацией работы и программированием рассмотренных методов и алгоритмов
объединение в команды по 2–4 человека и реализация одного из предложенных проектов в ходе хакатона
сессия с докладами команд о результатах проектов, реализованных во время летней школы
постерная сессия с представлением результатов научных работ участников летней школы

расписание

8:30−10:00;Завтрак;Завтрак;Завтрак 10:00−11:30;Заезд участников, регистрация, расселение;Открытие школы, приветствие участников. Лекция. Обзор методов машинного обучения с учетом физико-математических моделей процессов (Евгений Бурнаев).;Лекция. Введение в диффузионные модели (Денис Ракитин) 12:00−13:30;Заезд участников, регистрация, расселение;Лекция. Методы оптимизации для машинного обучения (Александр Гасников);Лекция. Диффузионные модели в задачах text-to-image (Никита Морозов); 13:30−15:00;Обед;Обед;Обед 15:00−16:30;Заезд участников, регистрация, расселение;Лекция. Устойчивое развитие и ESG-риски (Ирина Гайда);Лекция. Методы оптимизации (Александр Гасников и Александр Рогозин); 17:00−18:30;Заезд участников, регистрация, расселение;Деловая игра. Конференция ООН по изменению климата (Ирина Гайда);Семинар. Методы оптимизации для потоковых задач на сетях (Александр Рогозин) 18:30−20:00;Ужин. Знакомство;Ужин;Ужин 20:00−21:30;Презентации проектов;Представление проектов в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач»;Работа над проектами в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач» ; ;ЧГК ( Что Где Когда - ведущий Колесов А.) и свободная культурная программа после; 22:00–23:00;ЧГК ( Что Где Когда)

8:30−10:00;Завтрак;Завтрак 10:00−11:30;Лекция. Диффузионные модели в задачах text-to-3d (Кирилл Струминский);Лекция. Модуль 1. Оптимальный транспорт (Александр Коротин);Экскурсионная программа (по желанию), свободное время 12:00−13:30;Семинар. Генерация с использованием диффузионных моделей (Кирилл Струминский);Семинар. Оптимальный транспорт (Александр Коротин) 13:30−15:00;Обед;Обед;Обед (сухой паёк) 15:00−16:30;Лекция. Методы оптимизации (Александр Гасников и Александр Безносиков);Трек 1. Лекция. Вычислительно-эффективный оптимальный транспорт (Двинских Дарина) Трек 2. Лекция. Машинное обучение в квантовых системах (Сандуляну Штефан);Обзорная экскурсия - свободный день. 17:00−18:30;Семинар. Коммуникации в распределенной и федеративной оптимизации (Александр Безносиков);Трек 1. Лекция. Геометрические методы машинного обучения (Александр Бернштейн). Трек 2. Лекция. Нейронные сети для квантовых компьютеров (Роман Шуцкий). 18:30−20:00;Ужин;Ужин 20:00−21:30;Работа над проектами в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач»;Семинар. Нейронные сети для квантовых компьютеров (Роман Шуцкий) ;Ужин на веранде и музыкальный вечер;

8:30−10:00;Завтрак;Завтрак;Завтрак 10:00−11:30;Лекция. Модуль 2. Оптимальный транспорт (Александр Коротин);Постерная сессия;Трек 1. Лекция. Модуль 1.Топологический анализ данных. Персистентные диаграммы. Оценка свойств функции потерь глубокой нейросети на основе персистентных диаграмм (Илья Трофимов) Трек 2. Лекция. Использование моделей искусственного интеллекта для решения задач устойчивого развития (Александр Булкин) 12:00−13:30;Семинар. Оптимальный транспорт (Александр Коротин);Постерная сессия;Трек 1. Лекция. Модуль 2. Топологический анализ данных. Персистентные диаграммы. Оценка свойств функции потерь глубокой нейросети на основе персистентных диаграмм (Сергей Баранников) Трек 2. Лекция. Дифференциирумое программирование для квантовой химии (Ролан Гринис, дистанционно) 13:30−15:00;Обед;Обед;Обед 15:00−16:30;Программа повышения квалификации «Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка» Лекции: Введение: обработка естественного языка. Механизм внимания (Екатерина Трофимова);Программа повышения квалификации "Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка" Лекции: Маскированные языковые модели. Понимание естественного языка (Мария Тихонова);Программа повышения квалификации «Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка» Лекции: Генерация текстов. Модели seq2seq (Мария Тихонова) 17:00−18:30;Программа повышения квалификации «Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка» Семинары. Классификация текстов и задача машинного перевода. Реализация архитектуры Трансформера (Екатерина Трофимова);Программа повышения квалификации "Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка" Семинары. BERT для задач обработки естественного языка.Примеры решения задач классификации и разметки текстов (Мария Тихонова);Программа повышения квалификации «Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка» Семинары. Решение задачи генерации текстов. Технические трюки для решения задач «sequence to sequence». (Екатерина Трофимова) 18:30−20:00;Ужин;Ужин;Ужин 20:00−21:30;Практические занятия / Самостоятельная работа слушателей по ППК;Практические занятия / Самостоятельная работа слушателей по ППК /Тестирование;Практические занятия / Самостоятельная работа слушателей по ППК ;Организованый микроавтобус до белокурихи, за свой счет. Возможно посещение там сауны и бань.; ;Киновечер

8:30−10:00;Завтрак;Завтрак;Завтрак 10:00−11:30;Программа повышения квалификации «Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка» Лекции: Трансформеры в смежных областях машинного обучения. Часть1−2 (Мария Тихонова);Трек 1. Лекция. Методы учета физико-математических моделей процессов при построении предиктивных моделей машинного обучения. Учет законов сохранения и уравнений динамики (Владимир Вановский) Трек 2. Лекция. Обработка пространственно-временных данных (Алексей Зайцев);Презентация проектов в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач» 12:00−13:30; ;Трек 1.Семинар. Разбор примеров физико-математических моделей процессов, в которых использование машинного обучения позволяет ускорить расчеты, оценить неопределенность. Примеры мягких и жестких физических ограничений (Владимир Вановский) Трек 2. Лекция. Опыт решения задач обработки геопространственных данных и моделей для оценки рисков (Алексей Зайцев);Презентация проектов в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач» 13:30−15:00;Обед;Обед 15:00−16:30;Программа повышения квалификации «Использование современных нейронных сетей для задач обработки естественного языка» Семинары. Предсказание калорийности блюд по их изображениям. Использование эффективных трансформеров для последовательных данных (Екатерина Трофимова);Работа над проектами в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач»; 17:00−18:30;ОГОРОДЧИКИ - прогулка по желанию. (5 часов ). Свободное время.;Работа над проектами в рамках Хакатона «Методы ИИ для решения индустриальных задач»;Закрытие школы. Награждение. Торжественный ужин. 18:30−20:00;Ужин;Ужин; 20:00−21:30;Практические занятия / Итоговое тестирование; ;Отъезд

Скачать программу

спикеры

Александр Кулешов

Евгений
Бурнаев

Ректор школы
Ректор Сколтеха, академик РАН

Директор школы, руководитель Центра прикладного ИИ (Сколтех), руководитель научной группы AIRI, профессор, д.ф.-м.н.

Алексей Зайцев

Научный директор школы, старший преподаватель Центра прикладного ИИ (Сколтех), руководитель совместной лаборатории Сколтех-Сбербанк, к.ф.-м.н.

Ирина
Гайда

Александр Гасников

Заместитель директора Проектного центра по энергопереходу (Сколтех). МВА. Независимый член СД НОВАТЭК

Главный научный сотрудник Центра прикладного ИИ (Сколтех), заведующий кафедрой МОУ и лабораторией ММО в школе ФПМИ МФТИ, д.ф.-м.н.

Александр Бернштейн

Владимир Вановский

Эксперт Центра прикладного ИИ (Сколтех), профессор, д.ф.-м.н.

Руководитель исследовательской группы Центра прикладного ИИ (Сколтех), доцент кафедры общей физики МФТИ, к.ф.-м.н.

Александр Коротин

Сергей Баранников

Руководитель исследовательской группы Центра прикладного ИИ (Сколтех), научный сотрудник (AIRI), к.ф.-м.н.

Ведущий научный сотрудник Центра перспективных исследований Игоря Кричевера (Сколтех), Ph.D. in Mathematics, University of California – Berkeley

Ролан
Гринис

Роман
Шуцкий

Эксперт Центра прикладного ИИ (Сколтех), научный сотрудник МФТИ, PhD in mathematics from Oxford, Masters from Cambridge, BSc from Imperial

Научный сотрудник Центра прикладного ИИ (Сколтех), ведущий научный сотрудник МФТИ, PhD

Илья Трофимов

Александр Булкин

Научный сотрудник Центра прикладного ИИ (Сколтех), к.ф.-м.н.

Старший инженер-исследователь Центра прикладного ИИ (Сколтех)

Мария
Тихонова

Главный Инженер по разработке SberDevices (Сбер), приглашенный преподаватель, ВШЭ, руководитель курсов по ML&DS, OTUS

Екатерина Трофимова

Денис
Ракитин

Старший специалист Центра прикладного ИИ (Сколтех), приглашенный преподаватель, младший научный сотрудник, НИУ ВШЭ

Преподаватель, аспирант, группа байесовских методов, НИУ ВШЭ

Дарина Двинских

Доцент факультета компьютерных наук ВШЭ, лектор по Математической статистике на базовом потоке студентов ФКН ВШЭ

Штефан Сандуляну

Старший научный сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ, к.ф.-м.н.

Александр Кулешов

Евгений
Бурнаев

Ректор школы
Ректор Сколтеха, академик РАН

Директор школы, руководитель Центра прикладного ИИ (Сколтех), руководитель научной группы AIRI, профессор, д.ф.-м.н.

Алексей Зайцев

Научный директор школы, старший преподаватель Центра прикладного ИИ (Сколтех), руководитель совместной лаборатории Сколтех-Сбербанк, к.ф.-м.н.

Ирина
Гайда

Александр Гасников

Заместитель директора Проектного центра по энергопереходу (Сколтех). МВА. Независимый член СД НОВАТЭК

Главный научный сотрудник Центра прикладного ИИ (Сколтех), заведующий кафедрой МОУ и лабораторией ММО в школе ФПМИ МФТИ, д.ф.-м.н.

Александр Бернштейн

Владимир Вановский

Эксперт Центра прикладного ИИ (Сколтех), профессор, д.ф.-м.н.

Руководитель исследовательской группы Центра прикладного ИИ (Сколтех), доцент кафедры общей физики МФТИ, к.ф.-м.н.

Александр Коротин

Руководитель исследовательской группы Центра прикладного ИИ (Сколтех), научный сотрудник (AIRI), к.ф.-м.н.

Сергей Баранников

Ведущий научный сотрудник Центра перспективных исследований Игоря Кричевера (Сколтех), Ph.D. in Mathematics, University of California

Ролан
Гринис

Роман
Шуцкий

Эксперт Центра прикладного ИИ (Сколтех), научный сотрудник МФТИ, PhD in mathematics from Oxford, Masters from Cambridge, BSc from Imperial

Научный сотрудник Центра прикладного ИИ (Сколтех), ведущий научный сотрудник МФТИ, PhD

Илья Трофимов

Александр Булкин

Научный сотрудник Центра прикладного ИИ (Сколтех), к.ф.-м.н.

Старший инженер-исследователь Центра прикладного ИИ (Сколтех)

Мария
Тихонова

Главный Инженер по разработке SberDevices (Сбер), приглашенный преподаватель, ВШЭ, руководитель курсов по ML&DS, OTUS

Екатерина Трофимова

Денис
Ракитин

Старший специалист Центра прикладного ИИ (Сколтех), приглашенный преподаватель, младший научный сотрудник, НИУ ВШЭ

Преподаватель, аспирант, группа байесовских методов, НИУ ВШЭ

Дарина Двинских

Доцент факультета компьютерных наук ВШЭ, лектор по Математической статистике на базовом потоке студентов ФКН ВШЭ

Штефан Сандуляну

Старший научный сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ

партнёры

26/ИЮНЯ

Крайний срок подачи заявки

7/ИЮлЯ

Списки о зачислении

20/АВГУСТА

СТАРТ >>>

Регистрация закрыта

faq

контакты

Задать любой вопрос о летней школе можно в Telegram-канале

или по e-mail SMILES2023@skoltech.ru

Центр прикладного ИИ Сколтеха

e-mail: ai4esg@skoltech.ru
Telegram-канал

Сколковский институт науки и технологий (Сколтех)

Большой бульвар 30, стр. 1
Территория ИЦ «Сколково»