Анонсируем заключительный научный семинар в этом сезоне 👀

🔵Дата и время: 21 июня в 18:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Топологический анализ данных и глубокое обучение»

🔵Докладчики: Илья Трофимов, Сколтех; Даниил Чернявский, AIRI
🔵Оппонент: Валентин Хрульков, Яндекс

🔵Подробное описание семинара можно посмотреть по ссылке

Вернемся в сентябре, будем держать вас в курсе новостей! Если хотите стать одним из первых спикеров в новом сезоне, то подать заявку можно на сайте 👾

Сегодня делимся рекомендациями магистратур от наших исследователей 👨‍🎓

🔳МФТИ – магистратура «‎Методы и технологии искусственного интеллекта»‌‎. Прием документов до 26 июля. Экзамены с 1 июля: математика, специальность, собеседование.

🔳Сколтех:
– магистерская программа по направлению
«Data Science‎», конкурсный отбор до 10 июля;
– магистратура трек «Финтех». Подать заявку на конкурсный отбор можно до 10 июля.

🔳ВШЭ:
– Магистерская программа ВШЭ и Сколтеха «‎Математика машинного обучения». Подача заявок до 25 июля;
– «‎Анализ данных в девелопменте‎»‌. Прием документов до 15 августа;
– Магистерская программа «‎Науки о данных (Data Science)». Подаваться можно до 25 июля.

🔳МИСиС – программа Data Science Tech. Подать предварительную заявку можно до 22 июля.

Отправляйте пост друзьям, которые хотят поступить в магистратуру 📚

Рассказываем про конференцию, которая пройдет в Вышке осенью 👀

На конференции "Fall into ML 2023" участников ждут мини-курсы, панельные дискуссии, воркшопы, научные соревнования, а также доклады и постерная сессия.

🔳Как стать участником?

– Если вы хотите принять участие в качестве слушателя, заполните регистрационную форму;

– Если вы являетесь автором А* статьи в 2023 году, запрос можно отправить по адресу [email protected];

– Если у вас еще нет статьи А* уровня, но выступить хочется, то можно подать тезисы по ссылке.

🔳Дедлайны: прием заявок с 1 июня, подача тезисов до 30 сентября, регистрация до 15 октября.

Подробнее с программой конференции можно ознакомиться по ссылке, удачи! 💡

Идеальный план на вечер пятницы – послушать доклад исследователей на OpenBioML Journal Club 👀

Научные сотрудники из групп «Биоинформатика» и «Обучаемый интеллект» расскажут про модели GENA-LM с открытым исходным кодом для длинных последовательностей ДНК.

🔗 Трансляция будет по ссылке в Zoom, язык доклада – английский.
🔗 Прочитать подробнее про Discord-сообщество и вступить в него можно по ссылке.

До встречи!

Сегодня в рубрике #интересное_в_понедельник подборка видео с участием исследователей AIRI 🍿

🔵Подкаст Deep Learning School с Ольгой Кардымон про путь в науке, применение ИИ в биологии и генетике, а также про языковые модели в работе с ДНК и белками.

🔵Выпуск шоу Политехнического музея «Бранч с учёным» с Дмитрием Ветровым о трендах в разработке нейросетей, машинном обучении и ChatGPT.

🔵Новая серия «Узнай за 900 секунд!» с Евгением Бурнаевым на YouTube-канале RTVI про этапы развития ИИ, нейроинтерфесы, а также разницу между искусственным интеллектом и искусственным сознанием.

🖇 Кстати, на прошлой неделе вышел обзор ICT.Moscow про активности научно-исследовательских институтов по искусственному интеллекту в медицине, почитать материал можно по ссылке.

Хорошего вечера!

Вчера провели сессию «Правовые аспекты искусственного интеллекта» на Российской креативной неделе 👀

Нейрохудожница и автор канала ЭйАйЛера Валерия Титова, главный юрисконсульт AIRI Юлия Никитина, руководитель исследований Sber AI, научный консультант AIRI Андрей Кузнецов, а также CEO PHYGITAL+ Олег Юсупов обсудили права тех, кто генерирует контент с помощью нейросетей.

Делимся подборкой постов от участников сессии:

▫️Пост Валерии про дело против Stability, Midjourney и DeviantArt, а также интересный пост про Midjourney.

▫️Пост из канала Олега про новую эпоху пиратов и серую зону Generative AI.

Бонус: красивые картинки от нейросети Kandinsky из канала Андрея Кузнецова 🖼

Сегодня завершается конференция 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics в Торонто 👾

Рассказываем про доклады, которые были представлены исследователями AIRI:

🔳"A System for Answering Simple Questions in Multiple Languages". Статью и постер можно найти по ссылке.

🔳"Hybrid Uncertainty Quantification for Selective Text Classification in Ambiguous Tasks". Статья, постер и презентация тут.

🔳"Efficient Out-of-Domain Detection for Sequence to Sequence Models". Статью, постер, а также презентацию можно найти на сайте.

Читайте на выходных: статья Алексея Староверова в блоге AIRI про путь к победе на соревновании по навигации роботов CVPR Habitat Challenge 2023 📃

В издательстве Springer вышла книга «Artificial Intelligence for Healthy Longevity» 💡

Главу про AI в геномике и эпигеномике подготовили Исследователи AIRI из группы «Биоинформатика»: Ольга Кардымон, Вениамин Фишман, Никита Иванисенко, Татьяна Шашкова, Николай Чеканов и Мария Синдеева.

Кстати, руководитель группы Ольга Кардымон выступила с лекцией про языковые модели для работы с последовательностями ДНК и белков на «‎Лето с AIRI», скоро поделимся записью 👀

Все о новой книге с участием AIRI по ссылке 🖇

Рассказываем про доклады на международной конференции по машинному обучению ICML 2023 👾

В этом году от Института представлены две статьи д.ф.-м.н., профессора РАН, CEO Института AIRI, профессора Сколтеха Иван Оселедец:

🔳 Few-bit Backward

Научная группа предложила универсальный подход, который помогает уменьшить объем памяти, занимаемой нейронной сетью, оптимизировав процесс обратного распространения.

В его основе лежит идея о том, что вместо хранения полного входного тензора, нужного для расчета градиентов функций активации, можно сохранить его низкобитовое представление, которое обеспечивает их точную аппроксимацию.

Авторы показали, что для этого необходимо вычислить оптимальную кусочно-постоянную аппроксимацию для производной от функции активации. Предложенный подход совместим с любыми существующими архитектурами, а сокращение памяти при его применении подтверждается несколькими открытыми тестами.

🔳 General Covariance Data Augmentation for Neural PDE Solvers

Исследователи предложили способ повысить точность, с которой нейронные сети решают дифференциальные уравнения в частных производных. Их подход основан на общей ковариантности и простых случайных координатных преобразованиях.

Идея исследователей опирается на тот факт, что законы, которые выражают дифференциальные уравнения, не зависят от системы координат — она влияет лишь на данные. Предложенная ими аугментация повышает точность работы модели до 80 процентов для отдельных задач.

Подробнее про конференцию ICML читайте по ссылке 👀

Вчера завершилась наша Летняя школа по искусственному интеллекту «Лето с AIRI», а сегодня мы уже выгрузили лекции первых двух дней на YouTube-канал 🍿

Хотим сказать спасибо всем 80-ти участникам, которые за 2 недели посетили больше 50 лекций и семинаров, поучаствовали в постерной сессии, подготовили 32 проекта по разным направлениям и защитили их перед научным комитетом.

В сентябре вернемся с новостями про мероприятия для исследователей, на связи! 😁