Открытые лекции лабораторий JetBrains Research

в 11:30, , рубрики: computer science, computer science center, jetbrains, jetbrains research, Блог компании Образовательные проекты JetBrains

В прошедшем осеннем семестре сотрудники лабораторий JetBrains Research провели несколько открытых лекций в Computer Science Center. Тематика докладов разнообразная, как и области исследований лабораторий. Для удобства собрали ссылки на все выступления. Приятного просмотра!

1. Как выступить с докладом по научной работе, Марк Заславский
Лаборатория алгоритмов мобильных роботов

На лекции вы познакомитесь с пошаговым алгоритмом подготовки к выступлениям. Узнаете, как планировать презентацию и речь с учетом специфики научных докладов и типичных слушателей. Заберёте с собой практические рекомендации. Узнаете, как подготовиться к каверзным вопросам аудитории и не дрогнуть под их натиском.

2. Duckietown и AIDO, Константин Чайка
Лаборатория алгоритмов мобильных роботов

На лекции вы узнаете:

  • как внести вклад в развитие автономных транспортных средств, не покупая Toyota Prius,
  • что такое Duckietown и как в нём имея всего одну камеру и одноплатный компьютер научиться ездить по правилам,
  • как принять участие в олимпиаде по автономным транспортным средствам, не выходя из дома, и причём тут уточки?

3. Введение в алгоритмы одновременной локализации и построения карты (SLAM), Антон Филатов, Артём Филатов
Лаборатория алгоритмов мобильных роботов

Среди задач, которые уже решают роботы, спикеры выделяют задачу автономного перемещения по неизвестной местности. Когда движущийся робот оказывается в неизвестном окружении, ему нужно построить карту и определить на ней своё положение, опираясь на данные сенсоров, установленных на роботе. Такая задача называется SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

На лекции Артём и Антон рассмотрят большую часть современных алгоритмов, которые решают задачу SLAM, расскажут про решённые и нерешённые вопросы в рамках этой задачи, а также покажут решение такой задачи на практике. Правда, в симуляторе :)

4. Соединяем точки: использование графов для интерпретации биологических данных, Алексей Сергушичев
Группа биоинформатики

Генерация больших объемов экспериментальных данных стала нормой в современной биологии, но встал вопрос, как эти данные интерпретировать, чтобы делать биологические выводы. Один из подходов к этой проблеме — использование графа биологических взаимодействий. Для него можно сформулировать так называемую задачу поиска активного модуля: найти в большом графе всех биологически возможных взаимодействий небольшой связный подграф, специфичный к биологическому эксперименту.

Лектор рассмотрит несколько вариантов формулировки этой задачи и подходы к её решению, в том числе на основе сведения к задаче целочисленного линейного программирования и на основе алгоритма Метрополиса-Гастингса.

5. Вывод демографических историй популяций из геномных данных, Екатерина Носкова
Группа биоинформатики

На вводной лекции вы узнаете, что такое демографические истории, как именно происходит их вывод, какие для этого используют данные и какие математические модели лежат в основе. Демографическая история популяций включает в себя численность популяций, темпы миграций и время разделения, а геномы особей содержат информацию о прошлом, поэтому демографические истории выводят из недавно полученной генетической информации отдельных особей.

6. Реляционное программирование, Екатерина Вербицкая
Лаборатория языковых инструментов

На лекции пойдет речь о реляционном программировании: парадигме, в которой программы описывают математические отношения, а, значит, исполняются в разных направлениях. Так можно найти результат по заданным аргументам, и, наоборот, — по аргументам получить заданный результат. Екатерина расскажет о том, как это работает, где применяется, а также об открытых проблемах в области. Слушателям желательно иметь представление о функциональных языках программирования.

7. Метавычисления, Даниил Березун
Лаборатория языковых инструментов

На лекции речь пойдёт о метавычислениях — области информатики, занимающейся проектированием мета-программ, т.е. программ, манипулирующих другими программами как данными, в том числе, порождая последние как результат своей работы. Эта область тесно связана с программными оптимизациями и семантиками языков программирования и с автоматической генерацией программ.

8. Слабые модели памяти, Антон Подкопаев
Лаборатория языковых инструментов

На лекции речь пойдёт о моделях памяти в целом. Лектор расскажет, почему и как обещающая модель памяти решает существующие проблемы моделей памяти языков программирования, и затронет доказательства корректности компиляции из обещающей модели в модели x86-TSO, Power и ARMv8.3 с использованием промежуточной модели памяти (IMM).

9. Теория формальных языков на практике, Семён Григорьев
Лаборатория языковых инструментов

Запросы к графовым базам данных, алгоритмы статического анализа и верификации кода — примеры практического применения теории формальных языков и алгоритмов синтаксического анализа. В этом контексте возникают новые инженерные и теоретические задачи, а многие старые требуют новых решений. Об этом и пойдёт речь на лекции.

Автор: kate_artamonova

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js