Российская академия наук приглашает на лекцию «Новые методы интеллектуального анализа»

Российская академия наук приглашает на лекцию «Новые методы интеллектуального анализа» 11.04.2016

Российская академия наук приглашает на лекцию «Новые методы интеллектуального анализа». 13 апреля 2016 года лекцию проведёт член-корреспондент РАН Константин Рудаков в Центральном доме учёных РАН (Москва, ул. Пречистенка, 16). Начало в 16:00.

Направление, связанное с интеллектуализацией методов обработки и анализа данных, является одним из самых актуальных. Умение работать с большими данными, анализировать их, чтобы получить результат и принять необходимое решение — залог успеха в глобальном информационном обществе. Сегодня доступны новые методы интеллектуального анализа данных.

На лекции будут обсуждаться вопросы:

  1. Что такое «данные»? Эволюция терминов и отношения к ним с точки зрения исходно «чистых» математиков.
  2. Вопросы пользы и вреда в связи с данными, особенно в связи с Big Data; Экономика данных; Проектирование систем сбора, передачи данных; Управление как принятие решений.
  3. Защита данных и, в частности, персональных данных. Прозрачность, надёжность, безопасность. Клоны информационных образов реальных объектов.
  4. Подходы: обработка / анализ / распознавание / классификация / прогнозирование / интеллектуальный анализ VS классическое математическое моделирование.
  5. «Новые» методы — соотношение «интенсивного» и «экстенсивного», роль фундаментальной математики и образования.

Приглашаются все желающие, вход свободный. Требуется предварительная регистрация.

О лекторе: член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук Рудаков Константин Владимирович является начальником отдела Интеллектуальных систем Вычислительного центра им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН. Выдающийся учёный в области прикладной математики и информатики, руководитель и активный участник крупных прикладных проектов. Основные научные результаты посвящены развитию алгебраического подхода к синтезу корректных алгоритмов на основе эвристических информационных моделей.