Искусственный интеллект и машинное обучение

1. Методы и алгоритмы для извлечения, связывания, векторизации и разрешения неоднозначности лексико-семантических графов = : Methods and Algorithms for Extraction, Linking, Vectorisation, and Disambiguation of Lexical-Semantic Graphs

   Панченко, Александр Иванович · 2024 · Докт. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
2. Применение глубоких генеративных моделей для задач прогнозирования в машинном обучении = : Applications of deep generative models for machine learning prediction problems

   Баранчук, Дмитрий Александрович · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
3. Генеративные модели для улучшения речи = : Generative models for speech enhancement

   Андреев, Павел Константинович · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
4. Разработка эффективных параметризаций для генеративных состязательных сетей в задачах генерации изображений и речи = : Exploring efficient parameterizations for gans in image and speech generation

   Аланов Айбек · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
5. Приложение машинного обучения к теоретико-игровым задачам : аукционы и марковские игры = : Application of machine learning to game theory problems : auctions and markov games

   Иванов, Дмитрий Игоревич · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
6. Разработка и исследование методов обнаружения препятствий движению интеллектуального транспорта на основе мультиспектральной системы технического зрения

   Шепель, Илья Олегович · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет» ; Диссовет Д 999.XXX.02 (99.2.107.02)

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
7. Разработка и исследование методов и алгоритмов адаптивного планирования маневров беспилотного автомобиля

   Жамал Маис · 2024 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» ; Диссовет ФПМИ.1.2.1.005

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
8. Применение машинного обучения на основе типа личности пользователя для задач профилирования пользователей социальных сетей и рекомендации контента = : Human personality-driven multi-view learning for user profiling and content recommendation applications

   Ян Ци · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» ; Диссовет 02.22.00

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
9. Дискретная оптимизация на основе управления ансамблем алгоритмов = : Discrete optimization based on the algorithms ensemble

   Шаламов, Вячеслав Владимирович · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» ; Диссовет 02.22.00

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
10. Методы оценивания языковых моделей в задачах понимания естественного языка

    Тихонова, Мария Ивановна · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
11. Методы и проблемы децентрализованного глубинного обучения = : Methods and problems of decentralized deep learning

    Рябинин, Максим Константинович · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
12. Эталонное тестирование языковых моделей на задачах понимания естественного языка = : Benchmarking transformer language models on natural language understanding

    Михайлов, Владислав Николаевич · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
13. Модели и методы автоматической обработки неструктурированных данных в биомедицинской области

    Тутубалина, Елена Викторовна · 2023 · Докт. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
14. Методы выбора моделей машинного обучения для систем искусственного интеллекта в условиях малых выборок = : Methods for choosing machine learning models for artificial intelligence systems in conditions of small samples

    Шовкопляс, Григорий Филиппович · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» ; Диссовет 02.22.00

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
15. Динамика обучения и ландшафт функции потерь нейронных сетей с масштабно-инвариантными параметрами = : Training dynamics and loss landscape of neural networks with scale-invariant parameters

    Кодрян, Максим Станиславович · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
16. Гарантии обучения и эффективный вывод в задачах структурного предсказания = : Learning gaurantees and efficient inference For structured prediction

    Струминский, Кирилл Алексеевич · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
17. Подходы машинного обучения для анализа разрывов раковых геномов = : Machine learning based approaches for analysis of cancer genome breakpoints

    Челошкина, Ксения Сергеевна · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
18. Методы и алгоритмы интеллектуального анализа медицинских текстов на арабском языке = : Methods and algorithms of intellectual analysis of medical texts in Arabic

    Хаммуд Жаафар · 2023 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» ; Диссовет 02.22.00

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
19. Предсказательное моделирование процессов в комплексных сетях посредством методов машинного обучения на основе неполных данных = : Predictive modeling of processes in complex networks using machine learning methods based on incomplete data

    Шиков, Егор Николаевич · 2022 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» ; Диссовет 02.22.00

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
20. Модели связывания именованных сущностей в биомедицинском домене = : Entity linking models in biomedical domain

    Мифтахутдинов, Зульфат Шайхинурович · 2022 · Канд. наук · ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

    • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение