Wczoraj, 10 kwietnia, w moskiewskim biurze Yandex wręczono pierwszych laureatów
Studenci studiów licencjackich i magisterskich, którzy zostali laureatami nagrody, otrzymają 350 tysięcy rubli oraz możliwość wzięcia udziału w międzynarodowej konferencji na temat sztucznej inteligencji, osobistego mentora i stażu w dziale badawczym Yandex, menedżerowie wygrali po 700 tysięcy rubli każdy.
Młodzi naukowcy nagrodzeni za wkład w informatykę:
Eduard Gorbunow, absolwent MIPT
Prowadzi badania z zakresu uczenia maszynowego oraz pracuje nad problemami optymalizacyjnymi. Opublikował wyniki swoich badań nad NeurIPS (Neural Information Processing Systems). Opiekun naukowy – Aleksander Gasnikow.
Walentin Chrułkow, absolwent Skoltechu
Zajmuje się uczeniem maszynowym i prowadzi badania z zakresu ewaluacji modeli generatywnych oraz analizy teoretycznej modeli rekurencyjnych sieci neuronowych. Jego prace publikowano w ICML i ICLR. Opiekun naukowy – Ivan Oseledets. Ciekawe, że w szkole Valentin uczył się u Leny Buniny.
Marina Munkhoeva, absolwentka Skoltech
Marina prowadzi badania z zakresu przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, zajmuje się także metodami jądrowymi i osadzaniem grafów, a jej praca magisterska poświęcona była tłumaczeniom na języki o niskim korpusie. Jeden z jej artykułów został opublikowany w serwisie NeurIPS. Opiekun naukowy – Ivan Oseledets
Anastasia Popova, studentka Yandex i HSE School of Data Analysis w Niżnym Nowogrodzie
Anastasia prowadzi badania z zakresu przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego oraz zajmuje się klasyfikacją emocji w mowie, wykorzystując podejścia przyjęte do analizy obrazu. W obszarze jej zainteresowań znajdują się także różne podejścia do kompresji sieci neuronowych. Opiekun naukowy – Aleksander Ponomarenko.
Alexander Korotin, absolwent Skoltech i ShAD
Zajmuje się uczeniem maszynowym, prowadząc badania nad zastosowaniem sieci neuronowych w uczeniu maszynowym online oraz analizą szeregów czasowych. Opiekun naukowy – Evgeniy Burnaev.
Andrey Atanov, student studiów magisterskich w HSE i Skoltech
Prowadzi badania z zakresu uczenia maszynowego, pracuje metodami bayesowskimi i głębokimi sieciami neuronowymi. Opublikował dwie prace dotyczące ICLR, co nie mogło pozostawić obojętnym członków Rady Nagród. Opiekun naukowy – Dmitrij Vetrov.
Alexandra Malysheva, absolwentka HSE
Prowadzi badania z zakresu uczenia maszynowego. Angażuje się w RL, zorganizowała nawet dla niej grupę czytelniczą w Petersburgu. Zajmuje się śledzeniem obiektów na wideo. Dyrektorem naukowym jest Alexey Shpilman z JetBrains Research.
Pavel Goncharov, student studiów magisterskich Homlski Państwowy Uniwersytet Techniczny. P. O. Sukhoi
Prowadzi badania z zakresu uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Obecnie Paweł zajmuje się rozpoznawaniem chorób roślin na podstawie obrazów, pasjonuje się wykorzystaniem ML w fizyce, rozumie DL i zajmuje się rekonstrukcją trajektorii cząstek elementarnych. Opiekun naukowy – Giennadij Ososkow.
Arip Asadulaev, student studiów magisterskich w ITMO
Prowadzi badania z zakresu uczenia maszynowego. Działa w sieciach pamięci i RL. W tym roku planuje opublikować swoje wyniki na NeurIPS i ICML, co jest bardzo dobrym wynikiem jak na studenta pierwszego roku studiów magisterskich. Opiekun naukowy – Evgeniy Burnaev.
Opiekunowie naukowi przyznali nagrodę:
Andriej Filczenkow. Profesor nadzwyczajny Wydziału Technologii Informacyjnych i Programowania ITMO, kandydat nauk fizycznych i matematycznych.
Dmitrij Ignatow. Zastępca kierownika Katedry Informatyki Wyższej Szkoły Ekonomicznej, profesor nadzwyczajny w Katedrze Analizy Danych Sztucznej Inteligencji.
Iwan Oseledets. Profesor Skoltech, który wyszkolił dwóch młodych naukowców, laureatów nagród. Doktor nauk fizycznych i matematycznych, starszy pracownik naukowy w Instytucie Matematyki Obliczeniowej Rosyjskiej Akademii Nauk.
Wadim Striżow. Profesor Katedry Inteligentnych Systemów Moskiewskiego Instytutu Fizyki i Technologii, czołowy badacz w Federalnym Centrum Badawczym „Informatyka i Sterowanie” Rosyjskiej Akademii Nauk, redaktor naczelny czasopisma „Machine Learning and Data Analysis” .
Źródło: www.habr.com