20 МАЯ 2019
19:00 - 21:00
К сожалению, билеты на мероприятие закончились,
но у нас есть еще много других интересных лекций!

Игорь Бондарь

Доктор биологических наук, заведующий Лабораторией физиологии сенсорных систем  Института ВНД и НФ РАН

Наблюдение за созерцающим: как изучение нейронов помогает понимать функции зрения

Человек и животные используют зрение для удаленного быстрого распознавания потенциальных опасностей и полезных возможностей. Неудивительно, что анализом зрительной информации заняты значительные мощности мозга. В последнее время распознавание сложных зрительных образов стало возможно и с помощью систем компьютерного зрения.

 

Но в моей лекции речь пойдет о том, как работают нервные клетки, которые помогают животным видеть окружающий мир. Поразительные свойства нейронов-детекторов и умение низших приматов узнавать знакомые лица появились в процессе усложнения нейронных сетей, которые в самом начале эволюционного пути обеспечивали движение к свету.

Денис Деркач

PhD, доцент Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ

Машинное обучение для фундаментальных исследований 

Применение методов машинного обучения стало необходимым этапом анализа данных в физике высоких энергий. Эти методы используются на всех стадиях от первичного сбора данных до финального анализа. В лекции рассматриваются наиболее актуальные разработки в области машинного обучения, позволяющих в экспериментах Большого адронного коллайдера набирать терабайты высококачественных данных. Особое внимание будет уделено системам сбора и анализа информации в эксперименте LHCb. В докладе также описываются перспективные разработки, использование которых ожидается в следующем запуске Большого адронного коллайдера в 2021 году: использование подходов машинного обучения для ускорения симуляции взаимодействия частиц с детектором с помощью генеративно-состязательных нейронных сетей и контроль качества набираемых экспериментом данных.