Заседания семинаров
Доклады аспирантов кафедры
- И. З. Абдыкаимов
Топология на множестве операторов, задаваемых в топологических векторных пространствах.
Научный руководитель – И. А. Тайманов. - Ю. Д. Ефременко
Классы Лосика слоений малой коразмерности.
Научный руководитель – В. П. Голубятников. - М. Н. Лапштаев
Спектральные характеристики магнитных потоков.
Научный руководитель – И. А. Тайманов. - А. Сеннинджер
Ортогональные криволинейные системы координат и пучки без кручения над приводимыми спектральными кривыми.
Научный руководитель – И. А. Тайманов.
И. Ю. Бондаренко (НГУ)
"Я знаю, что ничего не знаю": о неопределённости в глубоких нейронных сетях.
Аннотация
Большинство современных систем искусственного интеллекта основаны на машинном обучении с использованием специально подготовленной обучающей выборки. Но никто не может гарантировать, что входные данные во время работы обученной системы всегда будут из той же генеральной совокупности, что и обучающие данные. Сдвиг данных может произойти при изменении условий получения этих данных. В новых условиях ошибки свойственны всем - и людям, и машинам. Однако человек осознает пределы своей компетентности и понимает, когда он может с уверенностью делать прогноз, а когда его оценки приблизительны. А искусственный интеллект? Обычно большие модели искусственного интеллекта (например, глубокие нейронные сети или градиентное ускорение) очень эффективны на типичных данных, но оптимистичны и самоуверенны на нетипичных данных. Но ведь у искусственного интеллекта тоже должны быть сомнения при обработке нетипичных данных: ему лучше отказаться от составления прогноза и сообщить об этом наблюдателю-человеку, чем уверенно делать ошибочный прогноз, из-за которого бизнес может понести финансовые и репутационные потери. И в своем докладе я попытаюсь раскрыть способ научить искусственный интеллект сомневаться и моделировать неопределенность, а также обсужу метрики, с помощью которых можно попытаться одновременно измерить способность сомневаться в незнакомой ситуации и дать качественный прогноз в знакомых условиях.Идентификатор конференции: 314 114 3903
Код доступа: 009
Сахаров И. А. (Владивосток)
Проективные и инъективные унары.
П. А. Кайдаш
Исследование полинома доминирования графов.
д.ф.-м.н. Е. Е. Витяев
Модель работы мозга и сознания.
Александр Штепа
Алгоритмы с оценками для некоторых комбинаторных задач маршрутизации, размещения и планирования (кандидатская диссертация).
А. В. Кравчук
Уникальные собственные значения транспозиционного графа.
В. С. Тимофеев(НГТУ)
Робастные нейронные сети.
В Институте математики СО РАН проходят около 30 семинаров по разным направлениям математики.
На наших семинарах выступают с докладами не только научные сотрудники института, но и приглашенные докладчики со всего мира.
Семинары проводятся как очно, так и на онлайн-платформах: Zoom, Google Meet, YouTube, Jitsi.
