Описание
Конференция призвана собрать ведущих российских и зарубежных специалистов, активно работающих в развитии классических идей обратных и некорректных задач в применении к задачам ИИ: машинное обучение, нейронные сети, стохастическая оптимизация. Планируется обсудить математические основы ИИ, Physics-Informed Neural Networks (PINNs) и стохастической оптимизации, их теоретическое обоснование и практические применения.
Основная идея конференции — подвести итоги математического обоснования ИИ и наметить наиболее перспективные направления теории обратных задач и машинного обучения. Среди основных целей конференции: обучение и повышение квалификации молодых ученых и специалистов по использованию новейших алгоритмов решения обратных и некорректных задач, возникающих в естественных науках, с применением нейронных сетей, машинного обучения; обмен опытом применения методов решения обратных и некорректных задач, анализа и обработке больших данных на основе методов искусственного интеллекта, включая промышленность, медицину, биоинформатику, эпидемиологию, экономику, экологию, науки о Земле и обществе; обсуждение наиболее важных достижений теории и численных методов решения обратных и некорректных задач и их приложений на основе машинного обучения; представление основных методов стохастической оптимизации в имплементации алгоритмов машинного обучения, в частности, рандомизированных методов К-средних, позволяющих эффективно обучать фильтры и кардинально улучшать классические сверточные уровни в глубоких нейронных сетях.
Основная задача конференции — привлечение ученых и специалистов к обоснованию и эффективному использованию алгоритмов машинного обучения на основе взаимного обогащения теории и практики применения нейронных сетей с одной стороны, и теории, методов решения и практического применения обратных и некорректных задач с другой стороны.