help@sochisirius.ru
5-18 июля 2021

Летняя школа Российской ассоциации искусственного интеллекта - RAAI Summer School

Прием заявок для участия в конкурсном отборе открыт до 11 мая  2021 года

По вопросам участия в программе просим обращаться по адресу students@sochisirius.ru

Участники и порядок отбора

Образовательный модуль предназначен для студентов старших курсов бакалавриата, магистратуры и аспирантов, знакомых с основами машинного обучение, теории графов, математической статистики, теории оптимизации и владеющих навыками программирования на языках высокого уровня.

Тематика образовательного модуля соответствует следующим укрупненным группам специальностей:
01.00.00 Математика и механика
02.00.00 Компьютерные и информационные науки
09.00.00 Информатика и вычислительная техника
27.00.00 Управление в технических системах

Форма организации отбора участников

Школа будет состоять из общей лекционной части и нескольких различных практических направлений. При подачи заявки будет возможность указать наиболее интересные направления.

Заявка (обязательная часть, оценивается от 0 до 30 баллов) включает:

- мотивационное письмо (почему вам интересен искусственный интеллект, как он связан с вашей будущей работой\исследованиями);

- описание опыта работы в научных лабораториях (стаж, функционал, полученные компетенции);

- перечень научных публикаций;

- перечень научных конференций и школ, в которых студент принимал участие;

- описание реализованных программных проектов (ссылки на репозитории приветствуются);

- расположите направления в порядке убывания:
1 - наиболее интересное, 6 - наименее интересное:
1. Обучение с подкреплением
2. Планирование поведения в робототехнике
3. Логика в искусственном интеллекте
4. Глубокое обучение в компьютерном зрении
5. Нейросетевой анализ естественного языка
6. Нейроморфные вычисления

- файл с резюме (фотография, контакты, образование, научные интересы).

Тестовое задание (не обязательная часть, от 0 до 15 баллов)

Тестовые задания будут отправлены зарегистрировавшимся участникам весной и на их выполненные будет дано ограниченное время (один день). Решения нужно будет отправлять, либо загружая скан решения задач (фото) в формате PDF, либо отправляя ответы на Яндекс.Контест.

Научное исследование (не обязательная часть, оценивается от 0 до 15 баллов) включает:

- описание научного исследования (это могут быть ваши результаты в рамках бакалаврского или магистерского диплома);

 - постер с кратким изложением сути исследования и графическим оформлением.

Участники отбираются на конкурсной основе по результатам поданных заявлений. Отбор участников осуществляется коллегиально представителями всех направлений. Квоты на направления в окончательном варианте будут сформированы исходя из обработки потока заявок участников. В рамках программы школы предполагается возможность пройти дополнительные тестовые задания для перераспределения по направлениям.

Справку с места обучения;

Сертификаты пройденных курсов/программ (при наличии);

Научные публикации, относящиеся к тематике образовательного модуля (при наличии).

О программе

Образовательный модуль представляет собой шестую школу в серии школ, проводимых Российской ассоциацией искусственного интеллекта (крупнейшей общественной академической организацией в России (и на территории бывшего СССР) в области искусственного интеллекта). Она продолжает традиции международных браславских школ по искусственному интеллекту, проведенных в конце XX-го – начале XXI-го века. Образовательный модуль состоит из 5 направлений. В рамках такого сотрудничества ожидается знакомство обучающихся с современными методами обучения с подкреплением, планирования поведения, компьютерного зрения и интеллектуальных динамических систем. Планируется получение обучающимися практических навыков в области робототехники, анализа естественного языка, нейросетевых моделей.

По каждому направлению будут обязательные для всех обучающихся лекции. В каждое направление будет входить ряд практических семинаров, в основном связанных с программированием предложенных методов и алгоритмов. После курса лекций обучающимся будет нужно объединиться в команды по 4-5 человек и выбрать один из проектов, которые будут им предложены (по несколько проектов от каждого направления). При распределении по проектам будут учитываться достижения участников, как указанные при составлении заявки, так и сформированные после первой недели пребывания в Сириусе.

Цели и задачи:

Познакомить участников с современными фундаментальными методами искусственного интеллекта и его приложениями с междисциплинарных позиций. Представить примеры практических задач, в которых требуется применение новых методов и алгоритмов. Вовлечь студентов в научную деятельность. Обеспечить обмен знаниями и опытом в рамках образовательных лекций, семинаров и практических занятий.

Организатор программы

Ненашев
Анатолий Сергеевич

Руководитель центра информационных технологий и искусственного интеллекта АНО ВО "Университет "Сириус", кандидат физико-математических наук

Преподаватели

Стефанюк
Вадим Львович

Г.н.с. ИПИИ РАН, д.т.н., профессор Область исследований: Обучения и координация действия в мультиагентных системах, обучение автоматов, основанные на знаниях экспертные системы, вопросы человеко-машинного взаимодействия.

Кузнецов
Олег Петрович

Г.н.с. ИПУ РАН, д.т.н, профессор. Область исследований: Динамические графовые модели, теория автоматов, формальные языки. Графовые и семантические методы поддержки принятия решений. Последние исследования посвящены сотрудничеству с нейробиологами и разработке новых моделей биологических нейронов.

Михеенкова
Мария Анатольевна

Г.н.с. ФИЦ ИУ РАН, д.т.н. Область исследований: Логический искусственный интеллект, автоматизированная поддержка научных исследований в гуманитарных областях, формализация познавательных процедур, интеллектуальный анализ данных, принципы и логические средства формализованного качественного анализа социологических данных, интеллектуальные системы автоматизированной поддержки научных исследований в гуманитарных областях

Ковалев
Сергей Михайлович

Профессор РУПС, д.т.н., профессор Область исследований: Интеллектуальные системы управления в железнодорожном транспорте. Разработка баз знаний и экспертных систем, создание баз знаний методами машинного обучения. Анализ стохастических процессов.

Тарасов
Валерий Борисович

Доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана, к.т.н. Область исследований: Мультиагентные системы, логические методы в искусственном интеллекте, моделирование рассуждений. Нечеткие и гранулярные вычисления. Приложения методов ИИ в сенсорных сетях, промышленных системах управления, в железнодорожном транспорте. Психологические и эргономические аспекты искусственного интеллекта.

Панов
Александр Игоревич

Зав. отделом ФИЦ ИУ РАН, к.ф-м.н., доцент В область научных интересов входят общий искусственный интеллект, обучение с подкреплением, планирование поведения, когнитивные системы управления робототехническими платформами, теория знаковой картины мира. Среди последних научных результатов: новый метод иерархического обучения с подкреплением, механизм забывания в обучении с подкреплением на основе демонстраций (1-е место в команде на соревновании MineRL NeurIPS 2019), знаковый метод планирования поведения в группе агентов, высокоразмерные векторные представления для задачи ответов на вопросы по изображениям. Член научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта.

Яковлев
Константин Сергеевич

В.н.с. ФИЦ ИУ РАН, к.ф.-м.н. Область исследований: Интеллектуальная робототехника, геометрические методы в робототехнике. Планирование траектории, компьютерное зрение, мультиагентные системы.

Юдин
Дмитрий Александрович

Зав. лабораторией МФТИ, к.т.н. Область исследований: техническое зрение, искусственный интеллект, глубокое обучение, робототехника.

Базенков
Николай Ильич

С.н.с. ИПУ РАН, к.ф.-м.н. Область исследований: Приложения теории игр в мультиагентных системах. Моделирование биологических нейронных сетей. Обучение с подкреплением, использование моделей биологических нейронов в машинном обучении.

Суворова
Алена Владимировна

Доцент НИУ ВШЭ, к.ф.-м.н. Область исследований: Вероятностные модели в искусственном интеллекте, байесовские сети. Анализ социальных сетей, моделирование поведения пользователей и его приложения в информационной безопасности.

Королева
Мария Николаевна

Доцент МГТУ им. Баумана, к.т.н. Область исследований: Интеллектуальные датчики, когнитивные измерения. Применение нечетких, и гранулярных вычислений в системах сбора данных и мониторинга. Логические методы искусственного интеллекта.

Сорокин
Алексей Андреевич

Доцент МГУ, МФТИ, к.ф.-м.н. Область исследований: Обработка естественного языка (NLP) и компьютерная лингвистика. Основные интересы в компьютерной лингвистике включают компьютерную морфологию (автоматический морфологический анализ, словоизменение и деление на морфемы) и синтаксис, а также автоматическое исправление опечаток и грамматических ошибок. Нейросетевые методы в компьютерной лингвистике, их адаптация под конкретный язык (прежде всего русский) и предметную область, а также применение в NLP знаний из теоретической лингвистики. Применение NLP в образовательных технологиях, например, для автоматической проверки работ учащихся. Занимался математической теорией формальных языков и категориальными грамматиками.

Белкин
Илья Валерьевич

Стажер МФТИ, инженер ООО «Интегрант» Область исследований: Анализ быстрых методов семантической сегментации дорожной сцены на изображениях из салона автомобиля.

Условия участия

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо получить и предоставить сканы справки о санитарно-эпидемиологическом окружении, полученной не более чем за 3 дня до выезда в Университет, а также сканы справки с отрицательным результатом тестирования методом ПЦР на новую коронавирусную инфекцию Covid-2019, полученной не более чем за 3 дня до выезда в Университет.

По приезде в Университет участникам образовательного модуля следует предоставить оригиналы указанных справок во время регистрации участников..

Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает проживание для обучающихся программы.
Проезд / перелет по территории РФ и питание оплачивается обучающимися самостоятельно.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в образовательной программе допускаются только граждане РФ.

Партнеры

Образовательные организации высшего образования:
Московский физико-технический институт

Научные организации:
ФИЦ Информатика и управление РАН

Высокотехнологичные компании:
НКБ ВС, AimTech

Подать заявку
© 2015–2021 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!