Учёные расскажут об организации коммуникаций в распределённом и федеративном обучении, а также анализе новостей и их воздействии на людей с помощью машинного обучения. Подключиться к онлайн-выступлениям спикеров можно 29 и 31 января. Серия открытых образовательных мероприятий организована Университетом Иннополис для студентов, аспирантов и научных сотрудников российских вузов.
После каждого выступления спикера запланированы сессии вопросов и ответов. Также участники семинара могут получить обратную связь по своим научным работам.
29 января
16:00—17:30 лекция Александра Безносикова «Различные аспекты организации коммуникаций в распределённом и федеративном обучении».
Александр Безносиков, кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией фундаментальных исследований МФТИ-Яндекс, научный сотрудник лаборатории математических методов оптимизации МФТИ: «Решение задачи распределённой оптимизации — неотъемлемая часть множества реальных прикладных проблем машинного обучения. В классическом варианте предполагается, что мы обучаем большую модель на огромной выборке данных, разделяя работу между набором вычислителей. В федеративной постановке мы уже живём в условиях, когда вычислители — это не абстрактные видеокарты на кластере, а локальные пользовательские устройства: телефоны, планшеты, ПК. Во всех постановках ключевую роль играет организация процесса коммуникации, при этом существует множество различных аспектов, которые нужно учесть. В рамках доклада я постараюсь затронуть основные из них. Мы поговорим о дифференциальной приватности и о том, как она связана с защитой пользовательской информации в процессе обучения, затронем вопрос эффективных коммуникаций и способы удешевления процесса общения для достижения более полной параллелизации обучения. Посмотрим и на сюжеты, связанные с асинхронными и устойчивыми к сбоям коммуникациям для достижения стабильности в организации обучения».
31 января
16:00—17:30 лекция Виктора Лобачева «Междисциплинарный анализ новостных потоков и моделирование информационного воздействия на людей».
Виктор Лобачев, руководитель проекта в Лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта МГУ: «В своей лекции расскажу о разработанном подходе анализа текстовых публикаций в СМИ и социальных сетях. В его основе лежит представление о том, что тексты, опубликованные в определённый исторический период для групп людей, объединённых по территориальному, этническому, возрастному и другим признакам, отражают культурный код этих сообществ, а также информационно, психологически и эмоционально воздействуют на читателей. Часть выступления также будет посвящена структурам представления данных, разработанному инструментарию и первым предварительным результатам. Кроме этого, я покажу, какие перспективы открываются при сочетании машинного обучения и моделей из других областей для оценки влияния информационных кампаний на людей и сообщества».
