Computer Science клуб при ПОМИ РАН

25/11/2022

Статья о CS клубе в газете ПМ-ПУ, март 2010 г.

Напоминаю, что в субботу состоится онлайн-встреча, приуроченная к пятнадцатилетию CS клуба. Длинных лекций не будет: несколько преподавателей (А.С. Куликов, Э.А. Гирш, Д.М. Ицыксон, Н.К. Верещагин, А.Е. Ромащенко, И.Л. Миронов, Д.Н. Москвин, В.Н. Брагилевский), которые неоднократно читали лекции в CS клубе, скажут пару слов про клуб и про свои текущие исследования, после чего мы все неформально поболтаем.

Для участия во встрече заполните, пожалуйста, следующую форму.
https://forms.gle/3cLYrY2hC6QHCqci6
Начало встречи в 18:00 (Московское время) в субботу 26 ноября 2022 г.

21/11/2022

В этом году Computer Science клубу при ПОМИ РАН исполнилось 15 лет! За это время было прочитано более 200 курсов, почти все из которых записаны на видео и опубликованы, в клубе выступили более 100 лекторов из разных областей компьютерных наук, у клуба открылись отделения в других городах. А сколько новых знакомств было заведено в клубе, посчитать даже и не представляется возможным! Собирались мы по выходным, никакой формальной отчётности по курсам клуба никогда не было, поэтому можно смело утверждать, что приходили те, кому по-настоящему всё это было интересным. Сейчас участники клуба работают в самых разных университетах, компаниях и странах. Присоединяйтесь, пожалуйста, к онлайн-встрече 26 ноября (суббота) в 18:00, чтобы поздравить CS клуб с пятнадцатилетием. Длинных лекций не будет: несколько преподавателей (А.С. Куликов, Э.А. Гирш, Д.М. Ицыксон, Н.К. Верещагин, А.Е. Ромащенко, И.Л. Миронов, Д.Н. Москвин, В.Н. Брагилевский), которые неоднократно читали лекции в CS клубе, скажут пару слов про клуб и про свои текущие исследования, после чего мы все неформально поболтаем.

Для участия во встрече заполните, пожалуйста, следующую форму.
https://forms.gle/3cLYrY2hC6QHCqci6
Начало встречи в 18:00 (Московское время) в субботу 26 ноября 2022 г.

17/02/2022

В воскресенье 20 февраля в 19:00 Дмитрий Зворыгин (Amazon) прочтёт лекцию "Building data lake that scales"
https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2022-spring/classes/9021/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс "Computer Science семинар"). Участие в лекциях бесплатно и открыто для всех.

Аннотация лекции

Я расскажу про основные проблемы с которыми сталкиваются при разработке хранилища данных на сотни петабайт, и как их решать: проблемы связанные с масштабированием, с количеством пользователей, с неравномерной нагрузкой, с последними изменениями в законодательстве в контексте хранения и обработки данных.

11/02/2022

В воскресенье 13 февраля в 18:00 Илья Макаров (2GIS) прочтёт лекцию "Генерализация картографических данных на примере карт 2GIS" https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2022-spring/classes/8971/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс "Computer Science семинар"). Участие в лекциях бесплатно и открыто для всех.

Аннотация лекции

Затронем тему картографической генерализации. Ответим на несколько вопросов: зачем нужно решать эту задачу, какие подходы уже существуют и зачем нужно улучшать уже существующие или разрабатывать новые.

Немного затронем тему цифровой обработки изображений.

В конце рассмотрим алгоритм генерализации, аналогичный тому, который был разработан и успешно применяется внутри картографического сервиса 2GIS. Сам алгоритм основан на подходах, традиционно применяемых для обработки изображений, и позволяет генерализовать весь мир за сутки.

03/02/2022

В ближайший понедельник 7 февраля начнётся совместный с CS центром курс "Дополнительные главы алгоритмов". Курс читают Павел Маврин (ИТМО) и Михаил Иванов (СПбГУ). Занятия будут проходить по понедельникам в 18:30.
https://compsciclub.ru/courses/advanced-algo_part2/2022-spring/

Все лекции будут читаться через zoom. Ссылка для подключения будет опубликована в новостях курса - её получат те, кто запишется на курс. Участие в лекциях бесплатно и открыто для всех.

Аннотация курса:
Курс рассчитан на студентов, прошедших базовые курсы по алгоритмам, и желающих применить свои знания для более сложных задач.

В этой серии мы поговорим про:
- Кратчайшие пути в графах
- Потоки, паросочетания
- Алгоритмы на строках
- Структуры данных для быстрой работы с целыми числами
- Быстрое преобразование Фурье

18/12/2021

Давайте больше общаться!

Переход в онлайн почти не оставил нам возможностей общаться в перерывах между лекциями. Давайте компенсируем это общением в чате!

Мы сделали Telegram чат CS клуба: https://t.me/CSClubChat

Приглашаем всех участвовать, делиться новостями, обсуждать курсы и просто рассказывать какие-нибудь интересные сюжеты, как в старые добрые времена)

https://compsciclub.ru/

07/12/2021

За оставшиеся три воскресенья декабря Николай Гравин (Shanghai University of Finance and Economics & Huawei Research) прочитает курс "Дизайн аукционов и игр", состоящий из 9 лекций. Первая лекция состоится в воскресенье 12 декабря в 11:15 (MSK).

https://compsciclub.ru/courses/mechanismdesign/2021-autumn/

Лекции будут читаться через Zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс).

Участие в лекциях бесплатно и открыто для всех.

Аннотация курса

Программа примерно соответствует части курса Меchanism Design для старшекурсников университета Northwestern (Иллинойс, США) и курса Algorithmic Game Theory для аспирантов университета Stanford (Калифорния, США).

Предварительная программа курса:

Основы теории игр
- Равновесие Нэша, Доминантные стратегии
- Игры Полной информации
- Игры Неполной информации, Байесовское равновесие Нэша
- Игры с одним параметром

Аукционы
- Модель для одно-параметрических игроков
- Оптимальные аукционы для Social Surplus и Прибыли.
- Практичные аукционы: Байесовская Аппроксимация
- Задача об оптимальной остановке
- Комбинаторные аукционы: много-параметрическая модель
- VCG mechanism: оптимизация Social Surplus

Цена Анархии в играх полной информации
- Selfish Routing, цена анархии
- Игры с потенциалом
- Гладкость игры: оценки на цену анархии.

23/11/2021

В ближайшие две пары выходных Максим Николаев (ПОМИ РАН, JetBrains) прочитает курс "Введение в математическую статистику". Начало в субботу 27 ноября в 17:15.

https://compsciclub.ru/courses/matstatisticsintro/2021-autumn/

Лекции будут читаться через Zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс).

Участие в лекциях бесплатно и открыто для всех.

Аннотация курса

В этом курсе мы познакомимся с базовыми понятиями статистики и разберемся с основными вопросами, которые возникают при работе с данными.

Курс планируется с прикладным уклоном — мы будем стараться избегать громоздких аналитических построений, обходя их численными методами, где это возможно. Это позволит нам работать с моделями, которые нам интересны и близки к реальным задачам, а не только с теми, которые мы сумеем исследовать аналитически. По этой причине курс будет интересен как слушателям, никогда не изучавшим статистику, так и тем, кто изучал ее в рамках более теоретически направленных курсов.
Курс будет полезен при изучении машинного обучения.

Для комфортного прослушивания понадобятся знания теории вероятностей в объеме стандартного вузовского курса (например, этого: https://stepik.org/course/3089/promo).

19/10/2021

В воскресенье 24 октября в 18:00 Андрей Калегин (Лаборатория Касперского) прочтёт лекцию "Как детектируется вредоносное программное обеспечение" https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2021-autumn/classes/7949/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс "Computer Science семинар").

Участие в лекции бесплатно и открыто для всех.

Аннотация лекции

На лекции я
- Дам «вертолётное» представление об информационной безопасности: какие цели ставятся, какие задачи какими методами решаются.
- Буду углубляться в те области, в которых доводилось что-то поделать руками самому (статический анализ исполняемых файлов, анализ вредоносных скриптов, движки для сигнатурного анализа).
- В том числе расскажу о том, какие применения находят методы data mining’а и machine learning’а.

11/10/2021

На ближайших выходных 16-17 октября Даниил Рогозин (ИППИ РАН, Serokell) прочитает курс "Семантические аспекты интуиционистской логики". Начало в субботу 16 октября в 12:00.
https://compsciclub.ru/courses/intuitionisticsemantics/2021-autumn/

Впервые мы попробуем провести курс в "гибридном" формате:
- Лекции будут транслироваться в zoom (ссылка будет опубликована в новостях курса, её получат те, кто запишется на курс на сайте).
- Будет возможность очного участия по записи с соблюдением противоковидных мер. Подробности на странице курса.

24/09/2021

В воскресенье 26 сентября в 18:00 Николай Мальковский (Тинькофф) прочтёт лекцию "Алгоритмические проблемы в системах распознавания речи" https://compsciclub.ru/courses/csseminar/2021-autumn/classes/7816/

Лекция будет читаться через zoom. Подробные инструкции будут опубликованы в новостях курса (их получат те, кто запишется на курс "Computer Science семинар"). Участие в лекциях бесплатно и открыто для всех.

Аннотация лекции

Системы распознавания речи (ASR) являются одним из традиционных направлений машинного обучения (ML). Общая тенденция современного ML заключается в замене нагромождения специфических алгоритмических подходов и априорных структурных знаний в пользу проработанных нейронных сетей. ASR здесь не является исключением, но тем не менее промышленные решения в области ASR так или иначе содержат множество более традиционных наработок на основе скрытых марковских цепей, конечных автоматов и алгоритмам поиска по ним. Эти подходы позволяют улучшить качество поверх использования нейронных сетей, а также позволяет создавать управляемые компоненты, необходимые для промышленных систем.

На этом семинаре поговорим о
- Эвристических алгоритмов выравнивания аудио и как они сохранились в современных ASR системах
- Алгоритмах, используемых в обучении и инференсе ASR систем
- Алгоритмах и структурах данных для стримингового распознавания
- Структурах данных для хранения множественных альтернативных результатов распознавания и для чего можно их использовать