DeepBayes – Летняя школа по современным методам глубинного обучения и байесовскому подходу

О чём была эта школа

В настоящее время машинное обучение как наука переживает бурный рост – недавние достижения в области глубинного обучения показали, что многие задачи практического интереса имеют могут быть эффективно решены, что привело к появлению большого количества научных статей. В последнее время всё чаще научные работы опираются на байесовские методы, поэтому для понимания современных исследований крайне полезно представлять, как байесовские методы и глубинное обучение объединяются в единый формализм. Целью данной школы было ознакомить участников как с базовой теорией байесовских методов, так и современных достижениях, показать, как байесовская интерпретация помогает обогащать модели глубинного обучения или обучения с подкреплением, а так же сопроводить теоретические лекции практическими занятиями.

На школу было подано более 300 заявок, из которых мы смогли вместить только 100 лучших студентов. К нашему приятному удивлению, на школе были студенты не только из Москвы и Петербурга, но и из Дублина, Кембриджа, Лозанны, равно как и российских регионов.

Нашей целью было донести знания до максимально возможного количества исследователей, специалисов по машинному обучению и студентов. Увы, мы не могли принять всех желающих из-за физических ограничений площадки проведения школы, однако мы постарались сделать материалы школы доступными для всех заинтересованных. Ниже вы найдёте ссылки на видео, слайды и практические занятия.

Материалы

Все материалы школы доступны онлайн:

Лекторы

Лекторами и тьюторами будут сотрудники группы Байесовских методов, базирующейся, в основном, на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, а также наши друзья из научных групп Сколтеха и ВМК МГУ. Многие преподаватели школы имеют статьи на ведущих мировых конференциях по машинному обучению, компьютерному зрению и глубинному обучению, таких как NIPS, ICML, ICCV, CVPR, ICLR, AISTATS и др. Ряд преподавателей проходили стажировки в компаниях Google, DeepMind, Microsoft Research, Facebook, а также в крупных зарубежных университетах.

В настоящее время группа байесовских методов является одной из ведущих научных групп в России в области машинного обучения. Ее сотрудниками разработан ряд уникальных университетских курсов по байесовским методам, глубинному обучению, современным методам оптимизации, вероятностным графическим моделям. Группа активно сотрудничает с компаниями Schlumberger, Samsung electronics, Яндекс, Сбербанк и др.