Курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» провел второй воркшоп для групп 8 потока обучения

На минувшей неделе молодые ученые МГУ из разных научных областей поделись опытом внедрения ИИ в свои исследования, представив промежуточные результаты.

Мероприятие проходило в нескольких секциях:

• Физика и космические исследования. Выступления студентов были направлены на использование ИИ для повышения точности, скорости и надежности анализа материалов, улучшения детектирования атомов и автоматизации навигации в космических системах.
• Биология, химия, медицина. В этой секции были представлены доклады, направленные на повышение точности медицинских исследований при помощи ИИ, а также о возможностях разработки отечественного оборудования, которое может заменить дорогостоящие импортные аналоги и т. д.
• Гуманитарные науки. Доклады из этой секции касались применения современных методов машинного обучения и анализа данных для решения актуальных задач в различных сферах: обработки естественного языка, политического анализа, региональной миграции и кибербезопасности.

В воркшопе приняли участие 31 студент, а также экспертная комиссия в составе Ксении Студеникиной, Артема Васильева, Виктора Немченко, Александра Ивченко, Никиты Белякова и Любови Антюфриевой.

«Формат воркшопа был полезен, поскольку можно увидеть, как развиваются работы у коллег со смежными темами и подумать, как можно применить их тоже уже в своей работе. Рекомендации экспертов полезны тем, что можно вновь обратиться к идеям, которые, например, в начале пути были отвергнуты», - отметила студентка 8-го потока Сабина Мирзаева.

Преподаватели MSU.AI отметили значительный прогресс в работах студентов, предложили идеи для доработок и оптимизации используемых методов ИИ в исследовательских проектах. Также экспертная комиссия отметила, что все работы включали теоретический обзор, практические подходы, результаты экспериментов и перспективы внедрения ИИ-технологий в научные области слушателей курса.

Напомним, что в июне состоится большой Конкурс курсовых работ, где слушатели представят экспертной комиссии и приглашенным экспертам полностью готовые работы и полученные результаты.