NBU Data Science

Випускници и настоящи студенти на програма „Извличане на знания и технологии за големи данни" ще бъдат лектори и участници в петото издание на семинара за студенти и ученици „Астрофизика и астрономия“, който ще се проведе в пр. парк „Витоша“ от 20ти до 22ри януари 2023 г.

В петото издание на семинара „Астрофизика и астрономия“ се обсъждат актуални открития и разработки в астрономията, астрофизиката и машинното обучение. Програмата включва лекционна и наблюдателна част. Наблюденията ще се проведат в местност около високопланинската хижа „Звездица“ в природен парк „Витоша“, а докладите и обсъжданията ще се състоят в конферентната зала на хижата. Практическите занимания ще бъдат под открито небе, на които участниците ще могат да обсъждат и да се включват в процеса на подготовка, заснемане и последваща обработка на събрания фотографски материал.

В рамките на сесията по машинно обучение ще се проведе среща и обмен на професионални възгледи и перспективи на випускници на магистърската програма „Извличане на знания и технологии за големи данни“ на НБУ.

Провежда се с помощта на:
- Фондове „Учебни програми“ към Факултет за базово образование, Бакалавърски факултет, Магистърски факултет и департамент „Информатика“ на НБУ;
- Фонд „Научни изследвания“ към МОН (договор КП-06-Н-38/12);

- Скорпион шипинг ООД;
- Quanterall ;
- Management Financial Group ;
- АБВСофт ООД.

https://indico.iaps.institute/e/school-astrophysics-2023

Първата част на курса „Основи на квантовите изчисления“ (https://indico.iaps.institute/e/qc-fundamentals), организиран от Quanterall и Институт за съвременни физически изследвания, бе посещавана както от чуждестранни участници, така и от студенти на МП „Извличане на знания и технологии за големи данни“ на НБУ. Втората част на курса, започваща в началото на септември, включва теми от областите квантови алгоритми за криптиране и машинно обучение. Участието в курса е безплатно, а записването за втората му част става с изразяване на желание на [email protected].

The Second Summer School on Space Research, Technology and Applications for Young Scientists and PhD Students hosts a practical session on Machine Learning (ML). It is aimed to provide a general overview in ML as well as to introduce particular ML applications in astronomy and physics using:
- generative models to reconstruct astronomical images;
- graph neural networks to predict the dynamics of a system of interacting stars and galaxies.

Gergana Belcheva and Stoyan Mishev from the NBU Data Science will be mentoring this special session.

https://www.facebook.com/Branch.Cosmos.UPB/posts/357666496506583

Data Science Society organizes the NFT Datathon, April 15-17, 2022. Lyubomira Dimitrova kindly presented to the students of the NBU Data Science Master Program the history of the Datathons as well as the plan of this year's event. For more on the NFT concept and hints to the forthcoming competition watch the recording of the recent meet-up @ https://www.facebook.com/datasciencesoc/videos/5033969566718394 .

Everyone is invited to take part this Friday, 18:30 at SofiaLab .

Симетрии в невронни мрежи
======================
https://indico.iaps.institute/e/neural-networks-symmetry

Среща на живо: София тех парк, Лабораторен комплекс, етаж 1, зала 214
Видеосреща: https://meet.iaps.institute/machine-learning

(видеоплатформата ще е достъпна 1 час преди началото на срещата). Срещата ще се излъчва пряко и на YouTube канала на ИСФИ.

Време: 25 февруари 2022, петък, 17:00

Лектор: Стоян Мишев

Ще бъдат представени няколко подходa, основани на симетрии и следващите от тях ограничения върху преобразуванията между слоеве на невронни мрежи (НМ) с право разпространение. Представените подходи са взаимствани от симетричните методи във физиката. В статия на Gluch и Urbanke [1] са разгледани няколко приложения на теоремата на Ньотер при обръщане на времето, налагане на симетрични условия върху функциите на грешката, върху стойностите в невроните на междинните слоеве и др. В монографията M. Bronstein et al [2] са изведени характеристики на преобразуванията между слоевете на НМ при налагане на условия като инвариантност и еквивариантност на резултата от действието на трансформацията на между два слоя на мрежата спрямо определени групи от преобразования върху непреобразуваните данни. В доклада се правят паралели на получените резултати с добре известните следствия във физиката при използването на аналогични операции.

[1] Grzegorz Gluch and Rudiger Urbanke, Noether: The more things change, the more stay the same, arxiv:2104.05508

[2] M. Bronstein, J. Bruna, T. Cohen, P. Velickovic, Geometric Deep Learning. Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges, arxiv:2104.1347

Докладът е в рамките на семинара „Машинно обучение“ на ИСФИ и се провежда с помощта на Quanterall.

Soft2Run, компания с опит в областта на анализа на данни, гостува на МП „Извличане на знания и технологии за големи данни“ на 06 декември 2021 г. Лъчезар Петров и ръководителят на екипа в направление Data Science д-р Деян Лазаров, представиха акценти от тяхни ключови проекти, използващи методите на машинното обучение. В края на лекцията бяха обсъдени възможностите, които предоставя стажантската програма на компанията.

На 29 ноември 2021 г. пред студенти от МП „Извличане на знания и технологии за големи данни“, в онлайн среда, г-н Апостол Мушмов, член на Управителния съвет на МФГ АД и г-н Велко Каменов, директор на направление „Стратегически анализи и автоматизирани решения“ на МФГ АД, представиха конкретни задачи, които решава ръководения от тях екип по анализ на данни и мотивираха как подходящите модели за машинно обучение дават стратегическо предимство на пазара на кредитни продукти. Възможностите за работа и стаж на студенти в Management Financial Group бяха обсъдени в края на срещата.

Курсът по системи за автономнo управление е насочен към практическо приложение на теорията на машинното обучение и компютърното зрение към системи за вземане на решения, неизискващи човешка намеса. Ясен Горбунов и Стоян Мишев разглеждат различни видове сензорни системи, алгоритми за филтриране на сигнали, алгоритми за ориентиране и придвижване в пространството и др. Във втората половина на курса се прилагат знания по машинно обучение, усвоени в предходни курсове в програмата. В практически аспект са използвани най-новите платформи на производителя на графични процесори NVIDIA и се прилага Robotic Operating System.

Първото „Лятно докторантско училище по космически изследвания, технологии и приложения“ се проведе тази седмица в базата на Националната астрономическа обсерватория „Рожен“. Ментори в проекта на тема "Машинно обучение" бяха студентите от магистърска програма "Извличане на знания и технологии за големи данни" Маргарита Савова (Unsupervised Learning ) и Лъчезар Петров (Supervised Learning).

Студентите от програма „Извличане на знания и технологии за големи данни" ще вземат активно участие в четвъртото издание на семинара за студенти „Астрофизика и астрономия“, на който ще се ознаменува завършването на първия випуск със специализирана сесия по машинно обучение.

Повече за събитието:
https://indico.iaps.institute/e/stara-zagora-2021-07

Приемането в магистърската програма става след събеседване, на което студентите представят най-важното от предварително изпратено мотивационно есе на тема „Защо искам да се обучавам в МП „Извличане на знания и технологии за големи данни“?“ и автобиография (CV). Всички документи се изпращат на електронен адрес [email protected].
Записването за интервю става през Студентски център на НБУ (Телефон: 02/8110 110, e-mail: [email protected])

Приложението на теоремата на Бейс в процеса на машинното обучение беше разгледано на 16.04.2021 г. в доклад на Лъчезар Петров, дипломант от магистърска програма Извличане на знания и технологии за големи данни

Как Бейсовите методи ни позволяват да оценим неопределеността както на параметрите, така и на прогнозите на модела?

_______________________________________

Пълната лекция можете да гледате тук:
▶️https://www.youtube.com/watch?v=ajN1oHXG4-s .

Докладът е в рамките семинара „Машинно обучение“ на ИСФИ с помощта на Quanterall

Бейсови методи в машинното обучение В доклада ще бъде разгледано приложението на теоремата на Бейс в процеса на машинното обучение. Бейсовите методи ни позволяват да прибавим предварително знан...