22 сентября 2020 г., 11:00
Продолжительность 2 часа
  • Практическое программирование ИИ: пример решения задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением.

    Будет продемонстрировано на уровне программного кода практическое решение задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением нейросети. Будут показаны принципы подготовки исходных данных для нейросетевого анализа, а также принципы контроля качества и вычислений ошибок предсказания. Легкость работы с нейросетями позволяет ставить и решать неординарные задачи, которые в обычной практике являются «фантастическими». Примеры будут включать в себя смелый анализ результатов химического состава минералов и свойств алмазов для прогноза алмазоносности, возраста и положения месторождений алмаза.

    Ковальчук Олег Евгеньевич

    В 1994 году впервые приехал в г. Мирный для прохождения производственной практики в лаборатории прогнозной оценки территорий (ЯНИГП) ЦНИГРИ АК «Алмазы России-Саха», первые полевые работы - на реке Б. Куонамка (Якутия). Работал с 1997 года на рентгеновском дифрактометре японской фирмы Rigaku «DMAX-2400», затем возглавлял аналитическую лабораторию, минералогический отдел в НИГП АК «АЛРОСА» (ОАО), некоторое время работал главным инженером предприятия. Сейчас в должности заместителя директора НИГП АК «АЛРОСА» (ПАО) по инновационной работе. Профессиональные интересы: физические свойства алмазов, программирование, электроника, математическая статистика и нейронные сети. Помимо основной работы преподает в МПТИ (ф) СВФУ.

  • Нейросетевые технологии обработки больших геологических данных.

    В 21-ом веке применение обычных статистических методов или их традиционных наборов уже не достаточно. Это связано с огромным количеством набранной геологической, геофизической и геохимической информации, и что самое главное - всё увеличивающимися темпами её сбора. Для обработки огромного количества разномерных данных предлагается использовать человекоподобные интеллектуальные математические аппараты, способные их обрабатывать без учителя.

    Никулин Иван Иванович

    Работа с нейросетевыми методами обработки геологических данных началась в 2010 году, когда необходимо было систематизировать тысячи геохимических анализов железистых кварцитов и сланцев, их окисленных разностей, богатых железных руд и бокситов. Вторым шагом было - автокорреляция осадочных толщ по данным каротажных работ в стволах скважин. Третьим - анализ данных геофизических площадных работ.

Вход на сайт
Инструкция для завершения регистрации была отправлена на указанный E-mail адрес.
Инструкция для восстановления пароля была отправлена на указанный E-mail адрес.