Guest
В настоящее время достижения в области глубокого обучения и компьютерных наук позволяют изучать разные области данных из мульти-дисциплинарных направлений исследований. На нашем круглом столе мы рассмотрим цифровые методы в гуманитарных науках на основе обработки естественного языка, обучения графовым представлениям и компьютерного зрения, чтобы извлечь новые идеи из больших наборов данных в прикладных задачах, сформулированных на языке компьютерных наук и прикладной математики и информатики. Рук. Макаров Илья Андреевич, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ. Nowadays, advances in deep learning and computer science allow to study various data domains from different research directions. In our session, we consider digital humanities methods via natural language processing, graph representation learning and computer vision in order to discover new insights from the large datasets in downstream computer science tasks. Head Ilya Makarov, Department of Data Analysis and Artificial Intelligence, FCS HSE. 00:00:00 Старт/дисклеймер 00:00:05 Заставка 00:00:42 Старт работы секции 00:00:54 Доклад “Автоматизированный поиск и анализ ритмических особенностей в прозе XIX-XXI веков“ - Лагутина Ксения Владимировна, ассистент кафедры вычислительных и программных систем ЯрГУ им. П. Г. Демидова 00:20:22 Доклад “Использование лингвистических признаков с помощью графовых представлений текстов для языковой кластеризации “ - Макаров Илья Андреевич, Ph.D., старший преподаватель НИУ ВШЭ, Митрофанова Марина Алексеевна, выпускница НИУ ВШЭ 00:30:00 Доклад “Автоматическое извлечение значений слов с помощью контекстно-зависимых векторных представлений для русского языка“ - Макаров Илья Андреевич, Ph.D., старший преподаватель НИУ ВШЭ, Давыдова Вера Федоровна, выпускница НИУ ВШЭ, DS специалист Sber AI, Герасимова Ольга Александровна (Olga Gerasimova), м.н.с. НИУ ВШЭ Международный научный форум FIT-M 2021 официальный сайт - страница Facebook - группа в Телеграм - страница в LinkedIn - группа ВК - страница Instagram - ======================================= Поддержи канал: @xlebanet ======================================= Подписывайтесь на нас в соцсетях и блогах: → → → → → → @xlebanet
