Факультативный курс "Технологии и применение Deep Learning" (17-19 апреля)

Приглашаем Вас на факультативный курс для студентов и преподавателей на тему: "Технологии и применение Deep Learning (Глубокого обучения)".
Лектор: д.т.н., профессор И.С. Скарга-Бандурова, Восточно-Украинский национальный университет.

Программа:

17.04.2018 Deep Learning Возможности, Горизонты и Границы

18.04.2018 Рекомендательные системы и Deep Learning

19.04.2018 Deep Learning в исследованиях человеко-машинного взаимодействия

Участники факультатива получат сертификаты!

День 1 - Deep Learning Возможности, горизонты и границы

Глубокое обучения (Deep Learning) собирает большие залы по всему миру и это не удивительно. В течение нескольких десятилетий мы наблюдаем большие успехи этой технологии во многих областях применения, таких как компьютерное видение и распознавания речи. Ученые и производители находятся в постоянных скачках, применяя глубокое обучение в более широкого круга приложений.

Первый доклад является классическим вступлением к проблематике Deep Learning и начинается с вопросов: Что такое глубокое обучение? В чем разница между Deep и Shallow Learning? Имеющиеся необходимости может решить эта технология и где заканчиваются ее возможности? Во второй части речь пойдет о модели глубоких сворачиваемых нейронных сетей (Convolution Neural Networks (CNN)) и их применение для реальных задач обработки данных.

День 2 - Рекомендательные системы и Deep Learning

Рекомендательные системы - явление относительно новое, вместе с тем, за последние 20 лет, с момента появления первых научных публикаций, они превратились в важный инструмент анализа больших данных и продвижение продаж и услуг многих Интернет-сайтов и мобильных приложений. Только представьте, что до 80% фильмов, просмотренных в Интернете, полученные из рекомендаций, 60% кликов видео получили рекомендации на домашней странице на YouTube. А что добавить глубокое обучение в рекомендательных систем? - Использование Deep Learning привело к революции в промышленных рекомендательных системах. В отличие от традиционных моделей рекомендаций, глубокое обучение обеспечивает понимание требований пользователя, характеристик предмета и исторических взаимодействий между ними. В этот день мы поговорим о трех генерации рекомендательных систем, способы обработки больших данных для предоставления лучших советов и роль методов глубокого обучения в продвижении систем класса RecSys.

День 3 - Deep Learning в исследованиях человеко-машинного взаимодействия

На третий день мы не будем говорить о потребности человека. И мы не будем говорить о технологиях, потому что, в некотором смысле, это легкая часть. Человеческая природа, ее особенности при применении компьютерной техники - это то, где мы пока приостановились. Сочетание современных технологий глубокого обучения и человеческих возможностей, мы способны сделать, используя этот инструмент и как взаимоотношения с технологией меняют все вокруг нас, об этом пойдет речь.