Результаты поиска по тегу «Машинное обучение» 7 результатов

  • Как компаниям искать путь к сердцу потребителей по их «следам» в интернете, выяснили стажеры университета в Сингапуре

    В будущем социальные сети могут существенно сократить путь маркетологов к сердцам клиентов. Алгоритмы анализа больших данных уже сейчас выясняют «всю подноготную» потребителей. С их помощью можно отслеживать негативные отзывы о продукте, узнавать о пожеланиях покупателей, определять их психотипы и продвигать товар разным аудиториям. Исследованиями в этой области занимались магистранты кафедры компьютерных технологий в Национальном университете Сингапура, где ребята проходили стажировку. Ребята прошли стажировку в азиатском вузе. Они рассказали о своей научной работе, а также о плюсах и минусах жизни в городе-государстве.

  • «В отличие от людей, нейросети никогда не устают»: специалист по Data Science Андрей Созыкин — о возможностях и «черных ящиках» нейронных сетей

    Нейросети помогают лечить инфаркты, управляют автомобилями, «заставляют» нас улыбаться на фото и подсказывают банкам, какую услугу стоит нам предложить. С каждым днем они захватывают все новые сферы жизни, а компании расширяют возможности применения больших данных. Но как все это работает изнутри и с чего в принципе стоит начать путь специалиста по анализу больших данных? На эти и другие вопросы ответил специалист по Data science, заведующий кафедрой высокопроизводительных компьютерных технологий Уральского федерального университета Андрей Созыкин в ходе открытого семинара, организованного компанией NVIDIA и Университетом ИТМО. В интервью ITMO.NEWS он рассказал, без каких знаний не обойдется современный Data Scientist, при чем здесь «черный ящик» и почему «открыть» его не так просто.

  • В «Курилке Гутенберга»: что стоит на пути создания мыслящих машин и нужны ли андроидам чувства?

    Роботы уже давно научились писать стихи, они обыгрывают человека в Го, могут шутить, делать комплименты дамам и дарить цветы на 8 марта — порой кажется, что уже завтра бездушные машины с легкостью повторят весь спектр эмоций человека, а искусственный интеллект по своим возможностям превзойдет человеческий мозг. Но что для этого нужно? Попытаться создать ИИ по образу и подобию человека, наделить машину когнитивными функциями? Однозначно нет, считает доктор технических наук, профессор Университета ИТМО и СПбГУ, а также автор нескольких книг по искусственному интеллекту Алексей Потапов. Более того, «биологическая метафора», напротив, может стать серьезным препятствием на пути создания мыслящих машин. Почему? Об этом он рассказал в ходе научно-популярного лектория «Курилка Гутенберга» в Университете ИТМО. Самые интересные тезисы лекции приводим в нашем материале.

  • Какой вы покемон: как тренируют нейронные сети и зачем это нужно

    Бот-диагност, который подсказывает вам, к какому врачу обратиться, или система, которая сама, без участия человека, определит победительницу конкурса красоты, — это не прогнозы писателей-фантастов, а описание реально существующих программ. За каждой из них стоит работа нейронных сетей, которые с каждым днем учатся еще точнее анализировать текст, распознавать предметы на фото и лица конкретных людей. Даже «натренировать» сеть искать для каждого человека «своего» покемона — не проблема, считает студентка Университета ИТМО Людмила Корнилова. Зачем это нужно и как научить машину искать людей, она рассказала ITMO.NEWS.

  • Science Slam ITMO 2.0: умные алгоритмы, компьютер видящий и съедобная оптика

    В Университете ИТМО прошел финал второго сезона вузовской лиги Science Slam: шестеро молодых ученых боролись за зрительские аплодисменты, рассказывая о своих исследованиях простым языком. По результатам голосования победительницей была признана единственная девушка сезона — магистрантка кафедры компьютерной фотоники и видеоинформатики Александра Торопова. Для тех, кто не смог прийти на Science Slam ITMO University в минувшую пятницу, мы собрали тезисы всех выступлений.

  • Моделируем реальность: какие вычисления нужны медицине, оптике, биологии и программированию

    Благодаря высокопроизводительным вычислениям сегодня ученые могут анализировать огромные массивы данных, предсказывать или моделировать те или иные ситуации, улучшать работу различных систем. Алгоритмы и приложения, которые создают магистры, аспиранты и сотрудники Университета ИТМО, применяются в медицине, промышленности, метеорологии, программировании и во многих других областях. Некоторые из них были представлены на пятой международной конференции «Молодые ученые» в Польше, которую Университет ИТМО проводил совместно с коллегами из Кракова и Амстердама.

  • Китайская телекоммуникационная корпорация заинтересована в сотрудничестве с петербургскими разработчиками

    6 апреля Университет ИТМО посетили представители одной из ведущих китайских компаний в сфере телекоммуникаций – Huawei. Стороны обсудили возможное сотрудничество в рамках совместных проектов.

Архив по годам:
Пресс-служба