Как машинное обучение, нейронные сети и графические модели меняют науку

16 октября в 18:00 (ауд. 3107) в Новосибирске пройдет День науки и высоких технологий, организованный Сколтехом — институтом, созданным совместно с MIT, мировым рекордсменом по количеству нобелевских лауреатов.
Поговорим о будущем машинного обучения — дисциплины на стыке математики и инженерного дела, которая заставляет теоретические формулы работать для решения практических задач. Расскажем, как deep learning, нейронные сети и графические модели помогают науке двигаться вперед.

Зарегистрироваться: http://skoltech.changellenge.com/nsk16?utm_source=vk-wall&utm_medium=post1&utm_campaign=nsk16

На лекции мы расскажем:

  • Какие фундаментальные открытия биологов и физиков подтолкнули научное сообщество к внедрению машинного обучения
  • Как машинное обучение усиливает предсказательную силу натурных и численных экспериментов: на примере управления энергетических сетей, описания сложных гидродинамических течений и синтеза новых материалов
  • Почему ученые, создающие технологии энергетических систем, занимаются творчеством на стыке физических, математических и инженерных наук
  • Какие перспективы откроются в энергетике благодаря технологиям машинного обучения и над какими алгоритмами уже сейчас работают в Сколтехе
  • Где во всем этом разобраться: какие программы и курсы по компьютерным технологиям, вычислительным дисциплинам, энергетическим системам есть у Сколтеха и как поступить в вуз на бесплатное обучение



Михаил Чертков — выпускник ФМШ при НГУ и физфака НГУ, профессор-основатель Сколтеха, senior member of IEEE, крупнейшей мировой инженерной ассоциации. Сейчас Михаил курирует учебную программу по энергетическим системам и преподает в университете в качестве приглашенного профессора. В 1996 году получил Ph.D. по физике (теория турбулентности), выиграл Dicke Fellowship в Принстонском университете, а с 2001 года работает в Национальной лаборатории США. Михаил занимается не только теоретической физикой, но и исследованиями на стыке физики, компьютерных наук и машинного обучения.

Входит в 1% ученых, занимающих должность fellow of American Physical Society. У Михаила более 180 публикаций, он входит в редакционные коллегии Journal of Statistical Mechanics (JSTAT), IEEE Control of Networks (CONES), а также Scientific Reports (Nature Group).

Последняя редакция: 13.10.2017 15:18