Объектно-ориентированная факторизация моделей мира для обобщения между задачами в обучении с подкреплением Жолус А. А.
Использование канала глубины в быстрой нейросетевой модели для улучшения качества сегментации объектов на изображениях Башаров И. В.
Моделирование внутреннего вознаграждения в среде клеточного мира с помощью иерархической временной памяти Латышев А. К.
Генерация карт высокой размерности для беспилотного транспорта на основе нейронных сетей Пак Д.
Локализация мобильного робота по трехмерной семантической карте Безуглый В. Д.
Нейро-сетевая адаптация фильтра Калмана для комплексирования навигационных данных Абдразаков Л. Р.
Нейросетевые подходы для распознавания нарушения видимости монокулярной камеры по ее изображению Кузнецов В. И.
Изучение влияния абстрактных действий на поведение агента архитектуры HIMA в клеточных средах Дживеликян Е. А.
Механизм адресации в обучении с подкреплением Ивченков Я. П.
Распознавание произвольных динамических объектов по данным с монокулярной камеры Линок С. А.
Повышение скорости сходимости популяционных методов оптимизации с помощью введения локальной емкости среды Тарасов А. А.
Прунинг голов внимания неавторегрессионных Трансформеров Тарасов Д. Ю.
Использование метрики Васерштейна для подбора оптимальных аугментаций в задаче domain adaptation в контексте обучения без учителя Петров А. А.
Memory transformer with sentence level attention Аль Адел А.
Предобученные языковые модели для генерации изображений по текстовому описанию Николич A. Д.В результате комиссией работа Жолуса А.А. была награждена Дипломом I степени, работы Башарова И.В., Латышева А.К. и Пак Д. - Дипломом II степени и работы Безуглого В.Д., Абдразакова Л.Р. и Кузнецова В.И. - Дипломом III степени. Для поступления на магистерскую программу "Методы и технологии искусственного интеллекта" были рекомендованы Пак Д., Безуглый В. Д., Абдразаков Л. Р. и Кузнецов В. И., в аспирантуру Центра когнитивного моделирования - Латышев А. К. и Линок С. А..
Видео 1 часть
Видео 2 часть