Управление данными: как моделируют природные явления и как работает компьютерное зрение
27 апреля / 19:00 (GMT+3)
Онлайн-трансляция
Численное моделирование и анализ данных лежат в основе современных технологий и понимания мира. Но можно ли научиться управлять данными? Ответ профессоров Сколтеха: да!

Разберемся в этом на лекции 27 апреля. Профессор Сколтеха Владимир Палюлин расскажет, как случайности моделируют мир вокруг нас. А профессор Дмитрий Дылов объяснит, как с помощью быстрого компьютерного зрения восстанавливают испорченные изображения.

А главное, мы поговорим о магистратуре и аспирантуре Сколтеха, поступлении, отборе, учебе и перспективах для молодых специалистов.
Сколковский институт науки и технологий

Hi, tech — просветительский проект Сколтеха, института, который с 2019 года входит в топ-100 лучших молодых вузов мира по версии Nature Index. В Сколтехе работают десятки учёных с мировым именем, в рамках Hi, tech они рассказывают о самом актуальном в сфере науки и технологий.

А еще на мероприятиях всегда можно узнать о поступлении в магистратуру и аспирантуру Сколтеха
При поддержке:
Приходите на лекцию и вы узнаете:
Что такое математика формирования изображений через частотный формализм Фурье
Как восстановить испорченные изображения, если ускорить МРТ в 20 раз
Какие современные модели искусственного интеллекта помогают добиться сверхразрешения и удалить артефакты
Как эффективные модели и численные методы используют подход Монте-Карло, генерацию случайных величин и распределений, а также вероятностное мышление
Где во всем этом разобраться: какие программы есть у Сколтеха и как поступить туда на бесплатное обучение
Спикеры лектория

Владимир Палюлин — профессор Сколтеха. Защитил диссертацию в МГУ им. М.В. Ломоносова по специальности физика полимеров. Выиграл грант немецкого научного общества. Изучал вопросы аномальных случайных процессов, неравновесных систем и оптимизации поиска в Техническом университете Мюнхена и университете Потсдама. Две из опубликованных в тот период статьи превзошли отметку в 100 цитирований на работу. Работал в Кембриджском университете, где опубликовал серию работ по механике неупорядоченных систем (стекол). С 2019 года работает в Сколтехе, где занимается вопросами на стыке применения теории случайных процессов и машинного обучения, а также вопросами статистической физики.

Владимир Палюлин — профессор Сколтеха. Защитил диссертацию в МГУ им. М.В. Ломоносова по специальности физика полимеров. Выиграл грант немецкого научного общества. Изучал вопросы аномальных случайных процессов, неравновесных систем и оптимизации поиска в Техническом университете Мюнхена и университете Потсдама. Две из опубликованных в тот период статьи превзошли отметку в 100 цитирований на работу. Работал в Кембриджском университете, где опубликовал серию работ по механике неупорядоченных систем (стекол). С 2019 года работает в Сколтехе, где занимается вопросами на стыке применения теории случайных процессов и машинного обучения, а также вопросами статистической физики.

Дмитрий Дылов — профессор Сколтеха. Получил PhD в Принстонском университете (США). Был ведущим ученым в GE Global Research (США), где руководил проектами по медицинской аналитике изображений, искусственному интеллекту и биоимаджингу Дмитрий разработал новую теоретическую и вычислительную парадигму для обработки шумов в системах визуализации. Результатом этой работы стали публикации в ведущих научных журналах, таких как Physical Review Letters и Nature Photonics. В список достижений Дмитрия входят более 20 международных патентов и 110 рецензированных публикаций.

Дмитрий Дылов — профессор Сколтеха. Получил PhD в Принстонском университете (США). Был ведущим ученым в GE Global Research (США), где руководил проектами по медицинской аналитике изображений, искусственному интеллекту и биоимаджингу Дмитрий разработал новую теоретическую и вычислительную парадигму для обработки шумов в системах визуализации. Результатом этой работы стали публикации в ведущих научных журналах, таких как Physical Review Letters и Nature Photonics. В список достижений Дмитрия входят более 20 международных патентов и 110 рецензированных публикаций.
Сколтех
Сколтех основан в 2011 году командой российских и зарубежных ученых с мировым именем при поддержке MIT. В Сколтехе под одной крышей объединены уникальные лаборатории, профессора и исследователи с опытом работы в ведущих вузах мира, сильные студенты из России и десятков стран. Мы ведём прорывные исследования, разрабатываем технологии и готовим новое поколение специалистов для российской и мировой науки и индустрии.
Сколтех основан в 2011 году командой российских и зарубежных ученых с мировым именем при поддержке MIT. В Сколтехе под одной крышей объединены уникальные лаборатории, профессора и исследователи с опытом работы в ведущих вузах мира, сильные студенты из России и десятков стран. Мы ведём прорывные исследования, разрабатываем технологии и готовим новое поколение специалистов для российской и мировой науки и индустрии.
Авторы фото: Виталий Шустиков, Артем Попович
Магистратура: 2 года (очно)
Аспирантура: 4 года (очно)
Аккредитация и диплом государственного образца. Стипендия, ДМС, отсрочка от армии
Обучение бесплатное (при условии успешного прохождения отбора)
Самостоятельная научная работа, свобода в выборе курсов, практика в индустрии
Магистратура: 2 года (очно)
Аспирантура: 4 года (очно)
Аккредитация и диплом государственного образца. Стипендия, ДМС, отсрочка от армии
Обучение бесплатное (при условии успешного прохождения отбора)
Самостоятельная научная работа, свобода в выборе курсов, практика в индустрии




В Сколтехе говорят на разных языках — ведь здесь учатся студенты из десятков стран мира. Обучение ведется полностью на английском языке.
В Сколтехе говорят на разных языках — ведь здесь учатся студенты из десятков стран мира. Обучение ведется полностью на английском языке.
Регистрация
27 апреля / 19:00 (GMT+3)
Актуальную ссылку вы получите
за несколько часов до старта вебинара
Имя*
Фамилия*
E-mail*
Телефон*
Город*
Курс обучения*
ВУЗ*
Специальность*
Нажимая кнопку «Готово», я соглашаюсь с политикой обработки персональных данных