Мы используем cookie, чтобы сайт работал корректно и был удобнее для вас. Запретить обработку cookie вы можете через браузер.
OK
В ЮФУ прошла
Летняя школа по математическим основам искусственного интеллекта
В Южном федеральном университете завершила работу Летняя школа «Математические основы искусственного интеллекта» для студентов ЮФУ, обучающихся по специализированным образовательным программах ДС, ТОП ДС, ТОП ДС*
24-26 августа 2026 г.
Открытие школы
ознаменовалось приветственными выступлениями руководства вуза
Перед участниками выступили проректор по цифровой трансформации А. М. Трофимчук и директор ИММКН им. И. И. Воровича Карякин М. И., которые подчеркнули важность фундаментальной математической подготовки для развития прорывных технологий в сфере ИИ.
На фото: М.И. Карякин - директор ИММКН им. И.И. Воровича
Программа двухдневного интенсива была построена вокруг лекций ведущих ученых и практиков в области Data Science и машинного обучения. Спикеры затронули широкий спектр тем — от практической инженерии систем до статистических моделей и генеративных алгоритмов.
Специалисты из ведущих научных и образовательных центров России
Лекторы Школы «Математические основы искусственного интеллекта»
Никита Сергеевич Гущин (автор 13 статей в конференциях уровня A* — ICML, ICLR, NeurIPS, лауреат национальных премий «Лидеры ИИ 2024» и Yandex ML Prize) посвятил свое выступление математическим основам современных генеративных моделей искусственного интеллекта для работы с текстом, изображениями и видео.
Спикер подробно разобрал два ключевых подхода: авторегрессионные модели, на примере LLM, основанные на предсказании следующего токена с использованием цепного правила и механизмов трансформер, а также потоковые методы, которые моделируют непрерывное преобразование шума в данные через обыкновенные дифференциальные уравнения.

Исследования неоднократно были представлены на международных площадках в Австрии, Бразилии, Сингапуре и Южной Корее.

В лекции были освещены этапы обучения языковых моделей, способы условной генерации, а также практические аспекты ускорения инференса, включая использование латентных автокодировщиков для видео и итеративное выпрямление траекторий.
Фото выступления на летней школе по математически основам ИИ
Прочитала лекцию на тему «Статистический анализ данных с привлечением ИИ», акцентировав внимание на статистических методах обработки больших массивов данных.
Максим Владимирович Щербаков
д.т.н., профессор РАН, руководитель центра искусственного интеллекта ВолгГТУ
Выступил с лекцией на тему «Инженерия систем ИИ», которая была посвящена эволюции инженерии систем искусственного интеллекта Он акцентировал внимание на том, что ключевым элементом современных AI-решений становится не столько сама модель, сколько харнесс: управление контекстом, инструментами, памятью и циклами верификации, а также на необходимости пересмотра роли человека в процессе разработки.
Александр Игоревич Буфетов
д.ф.-м.н., профессор РАН, внс Математического института имени В. А. Стеклова РАН
Елена Борисовна Яровая
д.ф.-м.н., профессор мехмата МГУ им. М.В. Ломоносова
Представил лекцию — мастер класс, посвященный детерминантным точечным процессам, познакомив слушателей с математическими аспектами теории вероятностей, лежащие в основе сложных алгоритмов.
Летняя школа стала значимой образовательной площадкой, позволившей студентам систематизировать и углубить знания в области фундаментальных математических методов, лежащих в основе современных технологий искусственного интеллекта. У частники школы отметили высокий уровень подачи материала и возможность получить актуальные знания непосредственно от лидеров индустрии и академической науки.