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欢迎来到2019 TTI-芝加哥夏季研讨会计划。

今年,我们很高兴举办以下四个研讨会:


8月7日至8月9日: 自动化算法设计

主办单位:

  • 妮娜·巴尔坎(卡内基·梅隆大学)
  • Bistra Dilkina(南加州大学)
  • 卡尔·金斯福德(卡内基·梅隆大学)
  • 保罗·梅德韦杰夫(宾夕法尼亚州立大学)

该研讨会重点介绍了用于自动设计算法的新型机器学习技术。 算法是现代计算的核心,在我们的生活中有很多应用。 但是,编写正确,高效的算法是一项耗时且困难的任务。 它还经常需要直觉和专业知识,才能根据特定应用中出现的特定情况调整算法选择。 但是,最近出现了许多进步,这些进步使得可以自动从特定的算法族中选择或设计算法,这通常会导致获得最新的经验性能或对观察到的实例分布提供可证明的性能保证。 在本研讨会中,我们对问题进行了广泛的探讨,力图将具有不同观点和方法的研究人员召集到一起,共同应对普遍挑战

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8月12日至8月14日: 基于学习的算法

主办单位:

  • 皮特·印迪克(MIT)
  • 雅伦·辛格(哈佛)
  • 阿里·瓦基里安(MIT)
  • Sergei Vassilvitskii(纽约市Google研究部)

该研讨会将涵盖使用机器学习通过使行为适应输入分布的属性来提高“经典”算法性能的最新进展。 这样可以减少其运行时间,空间使用率或提高其准确性,同时(通常)保留最坏情况的保证。

研讨会将涵盖设计此类算法的一般方法,以及具体的案例研究。 我们计划涵盖用于设计数据结构,流和草绘算法,在线算法,压缩感测和恢复,纠错码,调度算法和组合优化的学习增强方法。 与会者跨越了不同领域,包括理论计算机科学,机器学习,算法游戏理论,编码理论,数据库和系统。

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9月12日至9月13日: 中西部计算生物学研讨会

主办单位:

  • 俞敏(TTIC)
  • 艾莉·汗(TTIC)
  • 徐金波(TTIC)

2019年中西部计算生物学研讨会(9月12日至13日,@ TTIC)将探讨计算生物学领域的新兴主题,涵盖解决生物学问题的一系列算法和机器学习挑战。 研讨会将汇集来自不同背景(计算机科学,生物学,医学)和职位(本科,研究生,教师,行业专业人员)的广泛参与者。 通过联系这些研究人员,研讨会旨在启动新的跨学科的互动与合作。 该研讨会将围绕五个部分进行组织:蛋白质结构,癌症基因组学,免疫学,脑连接学和微生物组。 每个会议将包括4个关于当前研究和开放性问题的受邀演讲,以及讨论集体解决方案的讨论期。

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主办单位:

  • Vahab Mirrokni(纽约市Google研究部)
  • Suresh Venkatasubramanian(犹他大学)
  • 格里高利·雅罗斯拉夫采夫(印第安纳大学,布卢明顿)

聚类和分类在用于处理图像,文本,高维数据,基于图的学习以及各种其他无监督和有监督学习用例的机器学习系统中发挥着核心作用。 尽管聚类和分类历史悠久,但仍然是研究的活跃领域,在过去的十年中,各种新技术和新模型已应用于这些应用。 该研讨会将概述有关该主题的新角度,包括针对高维和基于图形的数据的可伸缩算法,新颖的模型和目标(包括层次结构和重叠结构),半监督和无监督学习中的应用,以及最坏情况下的分析。健壮性,公平性和私密性,深度学习增强技术等。

研讨会由内部TTIC资助,部分由外部支持,包括NSF资助CCF-1815011。


TTIC致力于为其社区的所有成员提供一个尊重和积极的环境,不受任何形式的歧视和骚扰。