Запись на стажировку в лабораторию Нейронных систем и глубокого обучения МФТИ

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2016-06-22 15:28

Семинары

Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ совместно с DeepHackLab объявляют набор на летнюю стажировку, которая ориентировочно пройдёт с июля по август в кампусе МФТИ.

Направления работ:

Нейросетевые методы в обработке и понимании естественного языка (NER, sentiment, paraphrasing, classification).

Моделирование рассуждений (логический вывод), памяти, внимания (MemNN, DynMN+, attention mechanism etc.).

Моделирование намерения и целеполагания в диалоговых системах (RL, DQN, etc.).

Разработка инструментария для анализа и визуализации результатов обработки текста.

В процессе стажировки по желанию участника возможно привлечение к выполнению оплачиваемых заказных проектов. Успешно прошедшие стажировку студенты получат возможность присоединиться к коллективу DeepHackLab.

Команда DeepHackLab рекомендует заранее:

1. Овладеть базовыми навыками работы на Python.

2. Прочитать tutorial tensorflow и разобрать тестовые примеры.

3. Пройти курс Deep Learning for Natural Language Processing.

Приём на стажировку определяется по результатам прохождения курса Deep Learning. Кандидатам необходимо решить два задания курса и прислать решения до 1 июля на edu@deephack.me.

3 июля, в воскресенье, планируется собеседование для приславших решение, по результатам которого будет определён состав участников стажировки.

Запись на стажировку в лабораторию нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, а также тексты задач доступны по ссылке: docs.google.com/a/phystech.edu/forms/d/1nV2fAnD1raHm8ipTcUwFmNRyDuZa_CLKcdYU7vlT3g0/viewform?c=0&w=1


Источник: docs.google.com

Комментарии: