Уважаемые коллеги и студенты!

Департамент анализа данных и машинного обучения проводит три конференции в рамках конгресса. 

Адреса модераторов, которые пришлют вам ответ о вашем дальнейшем участии ниже. Ждем заявки и тезисы по этим адресам:

«СОВРЕМЕННЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ» Горохова Римма Ивановна,     rigorokhova@fa.ru

«ЦИФРОВЫЕ ПЛАТФОРМЫ КАК ОСНОВА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ»

Гобарева Яна Львовна, ygobareva@fa.ru

«АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ»

Шамраева Виктория Викторовна, vvshamraeva@fa.ru

Не позднее 13 марта отправить    тезисы доклада ( правила и пример оформления тезисов в приложении)

Победители и их научные руководители будут рекомендованы к публикации в журнале ВАК.

Оргкомитет оставляет за собой право самостоятельно определить секцию конференции для вашего участия. Удачи!

КОНФЕРЕНЦИЯ

«СОВРЕМЕННЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ»

20 марта 2023 г.

15:00 – 18:00

4-й Вешняковский проезд, 4/2, ауд. 2326

Аннотация:

В современном мире находят все более активное применение технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в производственных и бизнес-процессах самых разных компаний и промышленных производств. В связи с этим возрастает потребность подготовки специалистов, владеющих технологиями анализа данных и машинного обучения. Формирование компетенции цифровой экономики является очень актуальным также как и формирование способности эффективно применять современные методы и средства анализа данных и машинного обучения для решения прикладных задач у квалифицированных специалистов различных областей экономики. Конференция ориентирована на студентов старших курсов бакалавриата, магистратуры и аспирантов, обучающихся по направлениям и программам «Прикладная математика и информатика», «Анализ больших данных», «Технологии блокчейн и криптовалюты», «Дата-инжиниринг в сфере образования», которые реализуются в Финансовом Университете и в других вузах.

Модератор: 

Горохова Римма Ивановна, к.п.н.,  доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Председатель жюри:

Соловьев Владимир Игоревич, д.э.н., профессор Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Члены жюри:

Коровин Дмитрий Игоревич, д.э.н., профессор Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Бывшев Виктор Алексеевич, д.т.н., профессор Департамента математики Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Коротеев Михаил Викторович, к.э.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Свирина Анастасия Геннадьевна, к.т.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

КРУГЛЫЙ СТОЛ

«ЦИФРОВЫЕ ПЛАТФОРМЫ КАК ОСНОВА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ»

24 марта 2023 г.

14:00 – 17:00

4-й Вешняковский проезд, д.4, ауд. 

Аннотация:

На сегодняшний день динамика экономического развития общества во многом определяется скоростью внедрения цифровых технологий в различные отрасли науки, образования, промышленности, бизнеса. Круглый стол посвящен применению новейших IT-технологий, таких как автоматизация бизнеса, использование искусственного интеллекта, машинного обучения, диджитализация бизнес-процессов для формирования и развития новой экономики.

Модераторы:

Гобарева Яна Львовна, к.э.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных;

Городецкая Ольга Юрьевна, к.э.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Председатель жюри:

Коротеев Михаил Викторович, к.э.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Члены жюри:

Гайдамака Андрей Иванович, к.воен.н.,  доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных;

Долгов Виталий Игоревич, к.ф.-м.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных;

Никитин Петр Владимирович, к.п.н.,  доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных;

Чистов Дмитрий Владимирович, д.э.н., профессор Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

КОНФЕРЕНЦИЯ

«АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ»

16 марта 2023 г.

14:00 – 18:00

4-й Вешняковский проезд, 4/2, ауд.

Аннотация:

Департамент анализа данных и машинного обучения производит широкий спектр исследований современных проблем в сфере прикладной математики. Задачи решаемые сотрудниками Департамента не ограничиваются проблемами машинного обучения или задачами экономических или финансовых приложений. Мы предоставляем возможность представить свои научные результаты всем желающим исследователям, выбравшим прикладную математику  стилем своей жизни. 

Модератор: 

Шамраева Виктория Викторовна, к.ф.-м.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Председатель жюри:

Кочкаров Расул Ахматович, к.э.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных, заместитель декана факультета информационных технологий и анализа больших данных​ по научной работе.

Члены жюри:

Чистов Дмитрий Владимирович, д.э.н., профессор Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Гринева Наталья Владимировна, к.э.н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных.

Аль-Натор Мухаммед Субхи, к.ф.-м.н., доцент Департамента математики Факультета информационных технологий и анализа больших данных.