офлайн

AI in Science: Principles, Practice & Possibilities

Коли

21 серпня, 16:00

Де

Львів

Формат

Офлайн

Вартість

Безоплатно, за попереднім відбором

pc

Про лекції

Автономна навігація без інтернету, сенсори, що розуміють тіло, й моделі, які допомагають пояснити складні фізичні явища. Усе це — робочі кейси застосування ШІ в наукових дослідженнях. 

Разом із Національним університетом «Львівська політехніка» та Кафедрою Систем Штучного Інтелекту, запускаємо серію лекцій <AI in Science: Principles, Practice & Possibilities>, на яких будемо розбиратися, як сучасні дослідники використовують штучний інтелект в своїй роботі. 

Якщо ви працюєте з фізичними задачами, обчислювальними моделями або edge‑пристроями — приходьте почути, як це роблять в UK, обговорити кейси та поставити питання напряму. Лекції проходять англійською мовою.

Для кого:

  • PhD-студенти
  • Дослідники-початківці та магістри зі сфери фізики, компʼютерних наук, прикладної математики та інженерії

Щоб взяти участь:

  • Заповніть [реєстраційну форму]
  • Дочекайтеся підтвердження та інформацію про наступні кроки на пошті

Що отримаєте:

  • Знайомство з прикладними підходами до використання AI/ML у наукових дослідженнях та фізичних задачах
  • Обговорення практичних кейсів тренування моделей, вибору алгоритмів та роботи з науковими даними
  • Живу дискусію про енергоефективний AI та архітектури для edge-пристроїв
  • Ознайомлення з основами нейроморфних обчислень та потенційними напрямами їх застосування
  • Можливість поставити питання експерту та отримати інсайти з реальних дослідницьких проєктів у Великій Британії

Спікер

Джек Ґріффітс
Джек Ґріффітс

Дослідник в University of Sheffield, який працює на перетині AI і фізики

Під час PhD у Durham Jack застосовував ML до задач квантової фізики, а нині фокусується на low‑power edge‑AI та генеративних моделях складних фізичних процесів.

Програма

Від даних до відкриттів: використання ШІ та машинного навчання у ваших дослідженнях
16:15 – 17:15

Джек представить основи штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) для дослідників у фізиці, інженерії та суміжних галузях, з прикладами з власних досліджень у квантовій фізиці. Учасники дізнаються, як обирати підходи до аналізу даних, уникати типових помилок і зробити перші практичні кроки без попереднього досвіду в ШІ.

Машинне навчання на межі: енергоефективне навчання на edge-пристроях
17:30 – 18:30

Джек розповість про сучасні виклики машинного навчання на edge-пристроях, зокрема проблему високого енергоспоживання традиційних моделей. Він представить альтернативний підхід — нейроморфні обчислення — та приклади їх застосування в протезуванні й військових технологіях. Доповідь завершиться обговоренням відкритих питань у цій галузі.

Нетворкінг-сесія
18:30 – 20:00

Час на спілкування, обмін ідеями та інсайтами.

Поширені запитання

Меню
Приєднатися
En