Сайты ТГУ
RU

Томский государственый университет

Институт прикладной математики и компьютерных наук

Международная летняя школа по машинному обучению (Machine Learning Summer School, MLSS), которая проводится под эгидой Института интеллектуальных систем им. Макса Планка , впервые пройдет в Москве с 26 августа по 6 сентября

12345.jpg
 
Впервые Международная летняя школа по машинному обучению пройдет в России
Международная летняя школа по машинному обучению (Machine Learning Summer School, MLSS), которая проводится под эгидой Института интеллектуальных систем им. Макса Планка (Max Planck Institute for Intelligent Systemshttp://mlss.cc), впервые пройдет в Москве с 26 августа по 6 сентября этого года. В этот раз принимающей стороной и  соорганизатором крупного научного события выступит Сколковский институт науки и технологий (Сколтех). Регистрация для участников уже открыта.
Серия летних школ по машинному обучению (ML) была запущена двумя известными учёными
B. Schölkopf и A. Smola в 2002 году. С этого времени в различных странах, в основном в Западной Европе и США, состоялось 36 школ.
«На MLSS студентам со всего мира рассказывают об актуальных темах из области машинного обучения. В роли докладчиков, как правило, выступают ведущие эксперты. MLSS является наиболее известной школой, посвящённой машинному обучению. Для России это будет заметное событие. Желающим принять участие стоит поторопиться: прием заявок заканчивается 12 мая», - отметил Евгений Бурнаев, доцент Сколтеха, куратор Moscow MLSS.
В Москве сессии MLSS состоятся в новом кампусе Сколтеха. В программе: 14 лекций и семинаров от экспертов с мировым именем, постерная сессия и презентации представителей индустриальных компаний об актуальных разработках в области ML. Рабочий язык школы – английский.
Наибольшим вниманием потенциальных участников уже сейчас пользуются такие темы Moscow MLSS как: «Байесовские нейронные сети» (Yarin Gal, University of Oxford, UK), «Обучение с подкреплением» (Shimon Whiteson, University of Oxford, UK), «3D глубокое обучение» (Justin Solomon, MIT, USA), «Математические аспекты глубокого обучения» (Matus Jan Telgarsky, University of illinois, USA), «Онлайн обучение» (Nicolò Cesa-Bianchi, Università degli Studi di Milano, Italy), и другие.
Больше о предстоящем событии и условиях участия можно узнать
на официальном сайте MLSS: http://mlss2019.skoltech.ru или
на официальной странице MLSS Facebook: https://facebook.com/SkoltechMLSS

Machine Learning Summer School (MLSS) - международное мероприятие под эгидой Института интеллектуальных систем им. Макса Планка (Max Planck Institute for Intelligent Systems, http://mlss.cc) впервые будет проходить в России, в новом кампусе Сколтеха с 26 августа по 6 сентября 2019 года. Открыт прием заявок на участие!
 
Официальный сайт мероприятия MLSS: http://mlss2019.skoltech.ru
Официальный аккаунт MLSS на Facebook: https://facebook.com/SkoltechMLSS
 
Серия летних школ по машинному обучению была запущена двумя известными учёными B. Schölkopf и A. Smola в 2002 г. С 2002 г. в различных странах (в основном в западной Европе и США) было проведено уже 36 школ. На MLSS студентам со всего мира рассказывают об актуальных темах из области машинного обучения. В роли докладчиков выступают ведущие эксперты. MLSS является наиболее известной школой, посвящённой машинному обучению.
 
На MLSS в Москве в течении двух недель будут проведены лекции по следующим темам:
1) Online Learning - Nicolò Cesa-Bianchi (Università degli Studi di Milano, Italy)
2) Graph neural networks - Michael Bronstein (Imperial College London, UK)
3) Kernels - Arthur Gretton (University College London, UK)
4) Optimal Transport - Marco Cuturi (CREST-ENSAE, France)
5) Topological Data Analysis - Ulrich Bauer (TU Munich, Germany)
6) ML in Neuroscience - Michel Besserve (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Germany)
7) Causality - Joris Mooij (University of Amsterdam, Netherlands)
8) Fairness & Interpretability - Isabel Valera (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Germany)
9) Reinforcement Learning - Shimon Whiteson (University of Oxford, UK)
10) Bayesian Deep Learning - Yarin Gal (University of Oxford, UK)
11) 3D Deep Learning - Justin Solomon (MIT, USA)
12) Bayesian Optimization / Probabilistic Numerics - Mark Girolami (Imperial College London, UK)
13) Advanced methods in GP - Francois Bachoc (University of Tolouse, France)
14) Mathematical Aspects of DL - Matus Jan Telgarsky (University of illinois, USA)
 
Рабочий язык школы – английский.
 
Важные даты:
* пт, 12 мая 2019 23:59 Pacific Time: крайний срок подачи заявок
* пн, 6 июня 2019 года: уведомление о принятии заявок
* пт, 17 июня 2019: крайний срок оплаты регистрационного взноса
* пн, 26 августа - пт, 6 сентября 2019: проведение школы
 
В регистрационный взнос входит
- трансфер до места проведения, посещение лекций и семинаров в течении двух недель
- обеды и кофе-брейки (2 раза в день), приветственная вечеринка и конференционный ужин
- в сб. на первой неделе планируется проведение постерной сессии, а также презентации представителей индустриальных компаний об актуальных разработках в области ML
- для желающих планируется проведение обзорной экскурсии по г. Москва
 
Для участников с наиболее сильными заявками
- предполагается полная или частичная (25%) компенсация регистрационного взноса,
- в случае необходимости будут предложены бесплатные варианты размещения.

The Machine Learning Summer School (MLSS), an international event under the auspices of the Max Planck Institute for Intelligent Systems (http://mlss.cc), will take place at the new Skoltech campus from the 26th of August to the 6th of September 2019. The MLSS application process is now open.
 
Official web-site of MLSS: http://mlss2019.skoltech.ru
Official Facebook account of MLSS: https://facebook.com/SkoltechMLSS
 
The Machine Learning Summer School (MLSS, http://mlss.cc/) series was started in 2002 by two very well-known scientists B. Schölkopf and A. Smola in the framework of Max-Planck-Gesellschaft society. Since 2002 already 36 schools have been organized in different countries, mainly western Europe and USA. MLSS presents topics which are at the core of modern Machine Learning, from fundamentals to state-of-the-art practice, for students from all across the world. The speakers are leading experts in their field who talk with enthusiasm about their subjects. MLSS is the most well-known school, devoted to ML.
 
During two weeks at MLSS in Moscow the following tutorials will be presented:
1) Online Learning - Nicolò Cesa-Bianchi (Università degli Studi di Milano, Italy)
2) Graph neural networks - Michael Bronstein (Imperial College London, UK)
3) Kernels - Arthur Gretton (University College London, UK)
4) Optimal Transport - Marco Cuturi (CREST-ENSAE, France)
5) Topological Data Analysis - Ulrich Bauer (TU Munich, Germany)
6) ML in Neuroscience - Michel Besserve (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Germany)
7) Causality - Joris Mooij (University of Amsterdam, Netherlands)
8) Fairness & Interpretability - Isabel Valera (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Germany)
9) Reinforcement Learning - Shimon Whiteson (University of Oxford, UK)
10) Bayesian Deep Learning - Yarin Gal (University of Oxford, UK)
11) 3D Deep Learning - Justin Solomon (MIT, USA)
12) Bayesian Optimization / Probabilistic Numerics - Mark Girolami (Imperial College London, UK)
13) Advanced methods in GP - Francois Bachoc (University of Tolouse, France)
14) Mathematical Aspects of DL - Matus Jan Telgarsky (University of illinois, USA)
 
Important dates:
* Sun, 12 May 2019 23:59 Pacific Time: Deadline for applications including submission of ref. letters
* Mon, 6 June 2019: Notification of acceptance.
* Fri, 17 June 2019: Registration fees due.
* Mon, 26 August to Fri, 6 September 2019: MLSS takes place.
 
Registration fees include
- shuttle to the venue, lectures and seminars for two weeks
- daily lunches & coffee breaks (two times a day), welcome party and conference dinner
- on Saturday during the first week a poster session is planned, and also presentations of colleagues from industrial companies about modern applications of ML
- Moscow tour for those interested
 
Full and partial (25%) stipends are available to students with a strong profile. Accommodation is covered for the best applications.

 

Дата: 
вторник, апреля 23, 2019 - 12:45 to понедельник, мая 13, 2019 - 12:45