Запрос счета
Заполните поля ниже, чтобы получить счет на оплату билетов DUMP от юридического лица
Юр.лицо
ИНН
Количество билетов
+
Напишите нам
Задайте вопрос, напишите пожелания или оставьте отзыв
Ваш e-mail
Ваше имя
Напишите здесь то, что хотели:
Заявка на спонсорство
Заявка на выступление
Имя и фамилия
Компания
Должность
Город
Ваш e-mail
Ваш телефон
Тема
Краткое описание
Какую ценность слушатели получат в итоге:
В какой секции хотите выступить

Секция Science

Программа формируется. Есть несколько вакантных мест на доклады
Программный комитет
Алексей Кирпичников
Контур
руководитель DevOps-подразделения
Виктор Грищенко
TU Delft
интернет-математик, ученый, к.ф.-м.н.
Глеб Альшанский
Jet.Team
главный по нейросетям, к.ф.-м.н.
Екатерина Шляхова
IT-People
админ секции

Концепция и темы 2019

Мы ждем докладчиков из областей точных наук: компьютерные науки и прикладная математика, генная инженерия, космология и геоинженерия, и т. п.

Несколько тематик, которые мы взяли бы в секцию.

 — Экзоскелеты — для войны, реабилитации и работы. Сможет ли костюм сделать из человека сверхчеловека?

 — Блокчейн — жизнь после хайпа. Мы ожидаем, что ученые в отличие от любителей легких денег, относятся к блокчейн-технологиям серьезно и продолжают «копать». Принимаем прогнозы о технологиях, которые «выстрелят» в ближайшее время.

 — Компьютерная безопасность и криптография. Уязвимости в процессорах, wi-fi -безопасность. А также тема про бесконечный слив данных из того же Facebook. Как, кем и зачем используются эти данные? И способы защиты данных на НЕ персональном уровне.

 — Отдельно рассмотрим тему про манипулирование данными, в частности системой выборов, с математической точки зрения. Нас интересует не зачем это делается, а как.

— Альтернативная энергетика: какая технология решит проблему удорожания энергоресурсов? Как она поменяет нашу жизнь в ближайшие 5−10−20 лет?

 — Распределенные Б Д. Тема настолько непростая, что оптимального решения еще не найдено. Или найдено? Напишите нам, если создали или работаете с чем-то эффективнее, чем Cassandra или Tarantool.

— Если вы побывали на Very Large Data Bases 2018 и готовы сделать обзорный доклад о самых актуальных темах, шлите заявку.

 — Робототехника: что нового произошло за последние 5 лет? Если вы можете рассказать о роботах так, как это делает Robert Full, пишите нам немедленно :)

— И, конечно, Data Science: практическое применение в производстве, медицине, коммерции и т. д. Нам интересны не обзорные и не вводные лекции.

Мы ждем тех, кто в качестве основной работы занимается той областью науки, о которой рассказывает, или применяет в работе результаты этой научной области. При этом не обязательно рассказывать именно о своем результате — мы не ожидаем, что Перельман приедет к нам рассказывать о гипотезе Пуанкаре.

К спикерам у нас есть два главных требования (помимо знания предметной области):



  1. Уметь объяснять свою тему так, чтобы ее мог понять студент 1−2 курса технического вуза (не двоечник).
  2. Быть способным раскрыть тему за 40 минут.
Подать доклад
Поданные доклады
Та самая база для понимания квантовых алгоритмов
Игорь Мамай,
Контур
Многие из нас с интересом открывали статью про новый язык программирования для квантовых компьютеров, ожидая найти в ней что-то интересное. Но не дочитав и до середины, закрывали ее с мыслью "Ничего не понятно" или "Слишком сложно".

Однако дело вовсе не в том, что квантовые вычисления слишком сложны, просто авторы статей предполагают у слушателя наличие некоторой базы. В докладе мы подготовим ту самую необходимую базу для понимания квантовых алгоритмов.

Мы рассмотрим физические принципы, которые делают возможными квантовые вычисления. Познакомимся с математической моделью, рассмотрим, что же такое кубит и какие операции возможно над ним совершать. Разберем простой квантовый алгоритм, демонстрирующий преимущество квантовых вычислений над классическими.
Адаптивный антиалиасинг на GPU
Николай Куклин,
Ceramic 3D
На докладе мы планируем поделиться своим алгоритмом сглаживания изображений и тем, как его реализовать на GPU. Это настоящая работающая реализация в нашей коммерческой программе, позволившая рендерить качественное изображение в шлем виртуальной реальности.

Для чего нужен алгоритм?
Одна из проблем в компьютерной графике — алиасинг, так называется эффект ступенчатости на границах поверхностей. У этой проблемы есть очень дорогое решение — получение изображения гораздо большего размера с последующим его уменьшением. При этом 75% расчётов являются лишними, они не влияют на итоговое изображение.
Мы придумали и реализовали свой алгоритм сглаживания изображений, существенно уменьшающий количество дополнительных вычислений без ущерба качеству картинки. Т.е. если сравнить изображение, сглаженное по нашему алгоритму и изображение после полноэкранного сглаживания, то они зрительно не отличаются, а время рендера сокращается в 4 раза.
Сначала в докладе обсудим как эффективно программировать для видеокарт: шейдеры и параллельные вычисления. Затем расскажем о проблеме алиасинга и своём работающем решении этой проблемы.

3 причины прийти на доклад:
1. Вы узнаете новые концепции программирования, так как программирование на шейдерах сильно отличается от классического — оно распараллеливает мозг!
2. Получите представление о способах получения смоделированных фотореалистичных изображений
3. Узнаете, как справиться с проблемой алиасинга без больших затрат
Deep Learning vs common sense: разрабатываем чатбота с умом
Владислав Блинов,Валерия Баранова
Tinkoff.ru
Для чего действительно нужны нейронные сети? Разбираемся на примере чатбота, когда нужно реализовывать state-of-the-art научную статью, в каких случаях можно обойтись логистической регрессией, а когда лучше вспомнить про старое-доброе префиксное дерево.
Анализ взаимосвязей между переменными в эпоху машинного обучения
Татьяна Зобнина,
Naumen
Зачем и как анализировать данные в эпоху «больших данных» и машинного обучения?
Можно ли обойтись анализом «черных ящиков»? И в каких задачах анализа взаимосвязей между переменными не избежать?

Разберемся, почему не стоит прогнозировать финансовые рынки, но как прогнозировать личные доходы и расходы.

Рассмотрим графы и модифицированный алгоритм Демпстера как инструмент для наглядного и интерпретируемого анализа взаимосвязей между переменными.
Настоящее и будущее алгоритмов на текстах: NLP и production
Геннадий Штех,
Naumen
Доклад для разработчиков и бизнеса.

Начнем с эволюции NLP: как произошел переход от Natural Language Processing к Natural Language Understanding, чему научились нейросети за 2018 год и какие задачи над текстами ученые теперь могут решать автоматически.

С разработчиками поговорим, как гуглить вопросы о машинной обработке текстов, и сравним уже работающие методы NLP с самыми новыми.

Для бизнеса расскажу, как включить критический подход в отношении машинного обучения и как понять, нужно ли в оно в вашем бизнесе.

Оставайтесь на связи

Мы отправим программу, когда она будет готова, и будем заранее предупреждать о повышении цен. Никакого спама