Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности Вы можете узнать у организаторов события.
Последние годы ознаменованы бурным развитием искусственного интеллекта, в первую очередь, методов машинного обучения. Применение машинного обучения в промышленности является одним из факторов для успешного развития бизнеса и повышения конкурентоспособности компаний в современных условиях. Уже сегодня использование этих методов промышленными предприятиями приносит свои плоды, стремительно повышая эффективность производства. С дальнейшим быстрым развитием технологий в ближайшем будущем их применение в бизнес-процессах будет играть определяющую роль. На семинаре будут рассмотрены примеры промышленного применения машинного обучения, в которых авторы докладов были непосредственными участниками, приведены примеры инженерного дизайна, использующего машинное обучение; рассказано о трудностях, возникающих при этом. Семинар будет полезен: • Управляющим компаниями в поддержке принятия стратегических и тактических решений; • Исследователям и разработчикам ИТ сферы, в качестве платформы для обмена опытом и взаимодействия; • Промышленному бизнесу с предложением эффективных алгоритмов работы с помощью новейших ИТ технологий и методов машинного обучения, разработанных в ведущих научных лабораториях Сколтеха.
Спикеры:
Евгений Бурнаев
к.ф.-м.н., доцент
ТЕМА: Машинное обучение в дизайне сложных инженерных изделий и мониторинге инженерных систем
Ученый, работающий на стыке машинного обучения и прикладных инженерных проблем с широким использованием методов статистики, машинного обучения и интеллектуального моделирования для решения практических задач в высокотехнологичных отраслях, прежде всего в аэрокосмической и биомедицинской.
Е. Бурнаев участвовал в ряде успешных промышленных проектов с командой Airbus, Eurocopter и Sahara Force India Formula 1.
Виктор Лобачев
Cтарший научный сотрудник
ТEMA: О машинном обучении в индустрии. Пример практического применения рекомендательной системы в металлургии.
Занимался моделированием гидродинамических неустойчивостей в инерционном термоядерном синтезе в Лаборатории Лазерной Энергетики Рочестерского университета (Laboratory for Laser Energetics, University of Rochester), где в 2000 году защитил ученую степень Ph.D.
Среди его разработок такие проекты как «InventORI» (модель размещения онлайн-рекламы), «Крипта» (оценка профилей пользователей Интернета), алгоритмы показа таргетированной рекламы, модель поведения рекламодателей на рынке контекстной рекламы.
Принимал активное участие в развитии направления YDF (Yandex Data Factory); в частности, руководил разработкой рекомендательной системы для кислородно-конвертерного цеха Магнитогорского Металлургического Комбината.
Направление исследований включает применение современных математических методов в хемоинформатике.
Дмитрий Лаконцев
к.т.н., Заведующий лабораторией Интернета вещей
ТЕМА: Лаборатория Интернета вещей Сколтеха – интеллектуальный сбор данных
Менеджер с опытом построения R&D компании, выполняющей разработку высокотехнологичных проектов, с опытом разработки законченных продуктов с последующим запуском их в серийное производство. Эксперт в области IT, основное направление – беспроводные сети связи и Интернет вещей.
По дополнительным вопросам обращаться к Аруту Арутюняну, a.arutyunyan@skoltech.ru, +7 (495) 280 14 81 доб. 3516
Департамент по стратегии и связям с индустрией.