Международная научная конференция «Машинное обучение и технологии искусственного интеллекта (MLW’21)»

Начиная с середины 2010-х годов концепция машинного обучения получает новый виток развития. С применением современной вычислительной электроники и нарастающим объемом цифровых данных, академические и индустриальные организации получили возможность создавать продвинутые алгоритмы, отвечающие пользовательским запросам в различных сферах применения. Увеличение объема цифровых данных и запрос на создание алгоритмов, применяемых в конечных устройствах (персональных, IoT, умного города и т.д.) приводит к необходимости исследования передовых алгоритмов машинного обучения для всего разнообразия вычислительных платформ и практических задач.

Конференция MLW’21 – направлена на решение проблем поиска оптимальных алгоритмов машинного обучения для текущих задач индустрии, а так же исследования новых подходов к машинному обучению для будущих применений. В ее рамках рассматриваются вопросы применения разнообразных подходов, методов, моделей и программно-аппаратных средств машинного обучения в применении к индустриальным и персональным задачам в широком спектре вычислительных устройств.

Основные направления конференции

Theoretical foundations of NN convergence/robustness/capacity

Interpretable machine learning: NN interpretability

Generative models: convergence, quality assessment

Multidomain/Multimodal models: multimodal transformers, etc.

Fusion: joint processing of multi-sensor inputs

Zero-shot and Few-shot learning

General image and video reconstruction, Super-Resolution, denoising

ISP: Raw Data processing, Raw denoising, demosaicing

Domain-specific image/video reconstruction (human faces, text, cartoons, etc)

(Automatic) Quality assessment for images and video, perceptual quality, temporal consistency

Neural Network quantization, pruning, distillation

(Automatic) Design of effective NNs for particular hardware

Data-free or few-shot methods for NN compression

Hyper-parameter optimization

Stochastic calculus, stochastic differential equations, diffusion processes

Manifold learning and topological data analysis

Perception, prediction and planning for Autonomous Driving Vehicle

One class classification and unsupervised alignment for anomaly detection

Video/Image understanding and next generation computer vision paradigms; text2image, text2video, video and image captioning

Implicit layers networks

Neural networks optimization algorithms, trends and directions of the research

New technology for video coding: semantic extraction and managed synthesis

Temporal stability of video processing algorithms

Quantization-aware training based on non-gradient methods

Unconventional computing: memristive devices, memristive crossbars, spiking neural networks, organic memristive assembly

Порядок организации отбора участников Конференции:

Отбор участников (докладчиков) на Конференцию осуществляется на основе результатов отбора членами программного комитета.

Критерии отбора участников (слушателей):

Для участия в конференции студенты и аспиранты предоставляют:

- академическое резюме (до 50 баллов)

Резюме будет оценено по следующим критериям:

1. Образование – 10 баллов
2. Дополнительное образование – 10 баллов
3. Достижения – 10 баллов
4. Другие навыки и дополнительная информация – 10 баллов
5. Персональная информация – 10 баллов

В резюме информация должна быть подробной, целостной, оформленной и соответствующей действительности.

- статью, автором или соавтором которой является участник, на основе которой будет представлен постер на конференции (до 50 баллов)

Статья будет оценена программным комитетом по следующим критериям:

1. Статья соответствует одной из тем конференции – 5 баллов
2. Статья опубликована не ранее 2021 года – 5 баллов
3. Статья опубликована или прошла ревью на конференции из списка (https://jackietseng.github.io/conference_call_for_paper/conferences.html) – 20 баллов
4. В статье рассмотрены работы других авторов опубликованных не ранее 2019 года – 5 баллов
5. Статья написана на понятном английском языке – 5 баллов
6. Статья не является исключительно обзорной – 5 баллов
7. В статье представлены методы превосходящие лучшие из опубликованных ранее – 5 баллов

Суммарные значения результатов отображаются в итоговом рейтинге участников. Участники, продемонстрировавшие наилучшие результаты и выполнившие общие (технические) требования к заявке, приглашаются на обучение по программе. Спорные вопросы решаются на уровне руководителя программы.

Председатель Программного комитета

Мазуренко Иван Леонидович, к.ф.-м.н., директор Технологического Центра Интеллектуальных Ситем и Науки о Данных, Московский исследовательский центр Huawei

Сопредседатели Программного комитета

Филиппов Александр Николаевич, к.т.н., директор лаборатории Основ искусственного интеллекта и алгоритмов, Московский исследовательский центр Huawei

Невидомский Алексей Юрьевич, к.ф.-м.н., директор лаборатории алгоритмов обработки изображений и сенсорной информации, Московский исследовательский центр Huawei

Петровский Алексей Александрович, д.т.н., директор лаборатории Мультимедийных техногологий, Московский исследовательский центр Huawei

Заместитель Председателя Программного комитета

Ненашев Анатолий Сергеевич, к.ф.-м.н., доцент, руководитель центра информационных технологий и искусственного интеллекта АНО ВО "Университет "Сириус"

Члены программного комитета

Гэ Фэй, руководитель направления Аппаратные платформы HiSilicon, Московский исследовательский центр Huawei

Вэй Цзяньшэн, руководитель направления Обработка естественного языка, Московский исследовательский центр Huawei

Шэнь Хаоцюань, руководитель направления Video Intelligence, Московский исследовательский центр Huawei

Гао Бо, руководитель направления Мультимедиа центрального исследовательского института медиа-технологий, Московский исследовательский центр Huawei

Ли Ян, руководитель направления Мультимедиа подразделения потребительской электроники, Московский исследовательский центр Huawei

Секретарь программного комитета

Тимирова Асия, руководитель подразделения по сотрудничеству и технологическому планированию Центрального Института Мультимедийных Технологий Huawei в России

Технологические партнеры:

ООО «Техкомпания Хуавэй»

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на конференцию, необходимо привезти с собой один из следующих документов:

- сертификат о вакцинации (достаточно первого компонента вакцины) или справку о прохождении первого этапа вакцинации (на бумажном носителе);
- медицинский документ или сертификат о перенесенном заболевании из личного кабинета портала Госуслуг, со дня выздоровления не более 6 месяцев до заселения (на бумажном носителе);
- отрицательный результат ПЦР-теста (полученный не ранее, чем за три календарных дня до заселения) и обязательно добровольное согласие на прохождение вакцинации в течение трех дней со дня вселения. Обратиться в прививочный пункт необходимо самостоятельно.

По приезде в Университет студентам-участникам конференции следует предоставить оригиналы указанных документов во время регистрации участников.

А также справку с места обучения, полученную не ранее, чем за 3 месяца до начала конференции. 

АНО ВО «Университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд / перелет по территории РФ для участников конференции.

К участию в программе допускаются только граждане РФ.