2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010 | 2009 | 2008 | 2007 | 2006 | 2005

Улучшенное машинное обучение и контекстно-зависимые системы


Согласно аналитикам Гартнер, глубокие нейронные компьютерные сети выйдут за пределы классических вычислительных систем и будут использоваться для создания систем, способных познавать и воспринимать окружающий мир самостоятельно и автономно. Рост источников данных и усложнение информации сделают ручные классификацию и анализ неэкономичными и нереальными. Благодаря нейтронным сетям эти задачи можно будет автоматизировать.

Машинное обучение приведет к росту популярности умных машин — роботов, автономных транспортных средств, виртуальных персональных ассистентов и умных советчиков, которые будут работать автономно или полуавтономно. Вездесущий встроенный интеллект в сочетании с ростом аналитики будет стимулировать развитие систем, чувствительных к своему окружению и способных реагировать соответствующим образом.

Заявки по теме

 

Куратор темы

Андрей Иванов

Андрей Иванов

COO, JetBrains

 

< Программа</ br> 
< Приглашение докладчиков

Gold

Технологический Центр Дойче БанкаJetBrainsSAP

Silver

First Line SoftwareEMC

Embedded

Аурига

Sponsors

T-SystemsЛаборатория Касперского

Генеральные партнёры

РУССОФТАП КИТSECON

При содействии

Association for Computing MachineryACM Special Interest Group on Software Engineering

Технические партнёры

Хостинг-ЦентрСофтИнвентСтудия „7пап“

При поддержке

РАЭК

Организаторы

Software Russiai-Help
Поделиться:

18 дней до
окончания льготной регистрации

Размещение в гостинице, транспортное и экскурсионное обслуживание по специальным ценам.

Tweets about #ceesecr OR #cee-secr OR #cee-secr2016 OR #ceesecr2016 OR @cee-secr