В начале 2020 года Machine Intelligence Team запустила программу для студентов и молодых ученых в области искусственного интеллекта — Science Club. Подробнее о программе, об участниках и задачах, в частности о темах и менторах в области обработки естественного языка от лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.
Что такое Science Club?
Science Club — это новый формат работы над научными задачами, цель которой — дать талантливым и молодым исследователям возможность работать вместе с профессиональными исследователями. От потенциальных участников требуется некоторый опыт, время и желание достигать высоких результатов.
Science Club предлагает научиться:
- находить актуальные исследовательские задачи, решать их и доносить решение до научной группы: перед стартом любого исследования нужно понимать, зачем его делать и на что повлияют результаты решения задачи;
- моделировать решение задачи и реализовывать SotA результаты: обилие фреймворков и реализованных моделей позволяют комбинировать различные подходы для получения новых решений, и оперативное прототипирование, проверка гипотез помогут реализовать научные идеи;
- делать обзор научной области и выделять ключевые направления исследований: задел любого исследования — это хороший обзор области исследования. В мире постоянно публикуются новые исследования, и навык быстрого поиска и выделения ключевой информации необходим любому исследователю;
- описывать результаты исследований и готовить их к публикации в международных источниках: одно дело — получить интересные результаты, и совсем другое — рассказать о них научному сообществу так, чтобы они нашли применение в исследованиях других научных групп;
- ставить вычислительный эксперимент и получать воспроизводимые результаты: хорошая научная работа является воспроизводимой при условии отсутствия ошибок в поставленных экспериментах и вычислительный эксперимент — это единственная возможность проверить перспективы предложенных гипотез для исследователя области AI;
- выступать на научных семинарах и международных конференциях: создание сообщества вокруг интересной задачи или нерешенной проблемы — один из эффективных способов поиска ее решения, а совместная работа возможно только тогда, когда ее инициатор умеет доносить мысли до сообщества.
Участие в Science Club не является оплачиваемой стажировкой и строится исключительно на научном интересе. Однако после написания первой статьи можно рассчитывать на приглашение постажироваться в компании у научного руководителя.
Научные руководители в Science Club
Михаил Бурцев, к.ф-.м.н.
Руководитель DeepPavlov.ai и заведующий Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. В период 2017-2019 гг. руководил проектом НТИ «НейроИнтеллект iPavlov». В 2019-2020 учебном году был научным руководителем команды DREAM, участвовавшей в конкурсе Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon. Главный организатор Международных соревнований по диалоговым системам на конференции NeurIPS (Conversational Intelligence Challenge 1 & 2), член экспертного совета робототехнического центра и член экспертного совета грантового комитета Европейской комиссии по направлению Future and emerging technologies, член научного совета Политехнического музея.
Интересы: нейросетевые модели обучения, нейрокогнитивные и нейрогибридные системы, эволюция адаптивных систем и эволюционные алгоритмы
Юрий Куратов
Исследователь Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Победитель соревнования по разработке диалоговых систем NIPS Conversational Intelligence Challenge 2017 в составе команды bot#1337.В 2019-2020 учебном году был капитаном команды DREAM, участвовавшей в конкурсе Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon.
Интересы: языковые модели, разрешения кореференции, BERT, ответно-вопросные модели для SQuAD.
Василий Коновалов
Исследователь Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Получил степень M.Sc. in Computer Science. Является преподавателем курса в МФТИ: Применение глубокого обучения нейронных сетей для задач обработки естественного языка.
Интересы: диалоговые системы, вопросно-ответные системы, трансферное обучение
Алексей Гончаров
Руководитель MIL Team.
Интересы: signal processing, semi-supervised, expert systems, time series clustering
(полный список руководителей на странице клуба).
Задачи, которые ставятся в Science Club
- Создание универсальной архитектуры на основе Transformer для решения NLP проблем в рамках создания целеориентированных диалоговых систем (соревнование DialoGLUE): intent recognition, slot filling, semantic parsing, dialog state tracking.
- Автоматизация глубокого обучения и эволюционные алгоритмы для поиска нейросетевых архитектур (AutoML & NAS)
- Обработка естественного языка и разговорный ИИ (NLP & Conversational AI).
(полный список тем на странице клуба).
Основная цель Science Club — это не только продуктивное научное руководство, а возможность создать сообщество мирового уровня, участники которого пишут статьи высокого уровня (Q1) и выступают на топовых конференциях (NIPS). Это не просто слова, а реальная достижимая цель, на пути к которой каждый участник может внести свой вклад в развитие ИИ в глобальном масштабе!
Чтобы начать, нужно заполнить форму на странице клуба.
Страница Science Club: http://machine-intelligence.ru/scienceai
Источник: Хабр, Блог МФТИ, 7 декабря 2020, Наука это интересно. Science Club от MIL Team — новый формат работы над научными задачами