и посмотреть медиа
Al Talent Hub - Programa de maestría en inteligencia artificial
и посмотреть медиа
Programa de maestría en IA basado en proyectos, desarrollo especializado.
Programa de maestría en IA basado en proyectos, desarrollo especializado.
Recursos sobre el programa de maestría en inteligencia artificial: programas, casos y consejos para el crecimiento profesional en AI.
ICML, ICLR, геномика и победа в онкологическом хакатоне. Наши 🐘 снова захватили научную повестку — это #ДайджестПобед, поехали! ✅ ICML — одна из главных ML-конференций мира. В 2026 году на неё подали рекордные 24 тысячи работ — в основной трек прошли 6 352, или 26,6%. А в программе конференции и её воркшопов — сразу 5 работ исследователей Хаба 🐘 ✅ Дарья Леднева представила 2 работы на одной постерной сессии ICML 2026 ➡️ LDARNet — фундаментальная модель с обучаемой токенизацией для задач геномики. Модель обучалась только на геномных последовательностях, но выделила границы токенов, сопоставимые с человеческой разметкой генома. ➡️ GENEB — бенчмарк, на котором команда сравнила 40 геномных фундаментальных моделей и подготовила рекомендации по их выбору для разных задач. Результаты собраны на интерактивном лидерборде в Hugging Face. 🟠Первую версию GENEB Дарья представила на #DemoDay2025, а через год — финальную версию на постерной сессии ICML. 🟠Её ВКР об адаптивном представлении геномных последовательностей комиссия отметила как одну из лучших защит научного трека. ✅ Никита Качаев представил ещё 2 работы по Vision-Language-Action-моделям в рамках воркшопов ICML ➡️ Метод, который помогает роботам лучше работать в новых, ранее невидимых условиях; ➡️ Модуль, который преобразует кадры из среды и инструкцию человека в понятную VLA-модели команду. О том, как пройти сразу с 2-мя работами — в карточках. ✅ Работа Ивана Головкина и Евгения Бриленкова (не поверите) тоже на воркшопе ICML Работа: In silico evaluation of pre-training strategies based on synthetic data for functional DNA generation Команда исследует ДНКзимы — короткие молекулы ДНК, способные разрезать определённые молекулы РНК. В перспективе их можно применять для точечного воздействия на клетки при разработке подходов к терапии онкологических и нейродегенеративных заболеваний. Проверенных последовательностей пока мало — около 400. Поэтому исследователи создали синтетические данные, генеративный пайплайн и отобрали кандидатов для лабораторной проверки. Подход помогает перейти от долгого перебора к более направленному поиску: сократить число дорогостоящих экспериментов и быстрее находить перспективные ДНКзимы. ✅ ICLR — мировая A* конференция по глубокому обучению. В этом году туда подали 19,5 тысячи работ, приняли 5 355 — и сразу 2 из них с участием таланта Хаба Никиты Качаева 🐘 ✅ В основном треке ICLR Никита совместно с коллегами из AIRI представил 2 статьи о памяти в обучении с подкреплением: ➡️ Классификация типов памяти у агентов и оценка способности алгоритмов использовать информацию из прошлого ➡️ MIKASA — бенчмарк для проверки памяти роботов в долгосрочных сценариях 🏆 Команда талантов 1 курса заняла первое место на хакатоне НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова, ИТМО х Yandex Cloud. ✅ В составе команды «Итмони»: Сергей Обласов, Максим Кузнецов, Надежда Цой и Илья Трейвиш «Итмони» разработали систему, которая объединяет фрагменты гистологических изображений в единый цифровой препарат, сохраняя точность и поддержку медицинских форматов. ✅ Прототип планируют развивать для клинической и исследовательской практики НМИЦ. Продолжение следует...уже готовим новую порцию побед. А пока ставь реакцию, если вдохновился, и подавай заявку в Хаб — научный трек ждёт! 🔥 — это вау! 🐘 — ну наши! @aitalenthubnews #ITMO #NapoleonIT
Открыть канал и посмотреть медиаSolo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!