Поиск по разделу

Кто научит визуализации на хакатоне «ХАРТ»? Андрей Дорожный, Константин Мшагский и Наталья Киселева

05.10.2022
Совсем скоро, 29 и 30 октября, пройдет хакатон по визуализации данных в области культуры, организованный центром МАСТ и Школой искусств и культурного наследия. Недавно мы опубликовали программу хакатона, а теперь готовы больше рассказать о наставниках, которые помогут участникам за 2 дня создать собственные проекты.

Иван Бибилов выступил с лекцией в рамках онлайн-марафона «Тотального диктанта»

09.09.2022
Вчера директор Центра машинного обучения, анализа данных и статистики, соруководитель программы прикладного анализа данных Иван Бибилов выступил с лекцией в рамках онлайн-марафона «Тотального диктанта». Тема лекции — «В поисках идеального диктанта».

МАСТ и ПАНДАН в партнерстве с Академией Яндекса проведут трехмесячный интенсив для старшеклассников

08.09.2022
Интенсив посвящен обработке естественного языка. Пройдя его, старшеклассники узнают принципы и алгоритмы текстового анализа и научатся применять их на практике. При этом отсутствие опыта программирования и знаний математики — не помеха обучению. Важны:

Call for Papers. Центр МАСТ и Школа искусств и культурного наследия запускают студенческий хакатон «ХАРТ»

25.08.2022
29-30 октября в особняке Серебряковой пройдет студенческий хакатон, организованный Прикладным центром Машинного обучения, анализа данных и статистики (ПЦ МАСТ) и Международной школы искусств и культурного наследия Европейского университета в Санкт-Петербурге. Заявки от студентов принимаются до 10 октября.

Сотрудницы центра МАСТ Юлия Филюшкина и Маргарита Сажина выступят с проектом на Open Data Science SPb Meetup

25.08.2022
Сотрудницы центра МАСТ Юлия Филюшкина и Маргарита Сажина выступят с проектом «Computer Vision в архиве: микрофильмы», над которым работали слушатели программы ПАНДАН в 2022 году. Выступление состоится 26 августа в 19:00 в лектории «Газпром нефть» (СПб, Виленский 14) в рамках Open Data Science SPb Meetup, который будет посвящен компьютерному зрению. 

В блоге Европейского на Хабре появилось два новых материала центра МАСТ

22.06.2022
В блоге Европейского на Хабре появилось два новых материала центра МАСТ.  Авторы этих материалов — Анастасия Карасева и Елена Веретённик, научные сотрудники центра Европейского университета в Санкт-Петербурге. Недавно они сделали дата-проект на данных из xml контрактов по 44-ФЗ, которые доступны в российской единой информационной системе «Закупки».

Сотрудницы центра МАСТ Анна Козлова и Ольга Тушканова выступят на научно-практической конференции в Калининграде

03.06.2022
8–10 июня в Калининграде пройдет  XXVI научно-практическая конференция АДИТ-2022 «Актуальные вопросы цифровизации российских музеев»*, на которой выступят Анна Козлова и Ольга Тушканова, сотрудницы центра МАСТ. 

Иван Бибилов примет участие в презентации базы в Музее истории ГУЛАГа и в Грушинской социологической конференции

25.05.2022
26-го мая Музей истории ГУЛАГа будет презентовать базу, которую создает Прикладной центр машинного обучения, анализа данных и статистики (МАСТ). На презентации в Москве будет присутствовать Иван Бибилов, директор центра.

Как много вы работаете после работы? Исследование центров МАСТ и ЦЕСИС

12.05.2022
Сотрудницы центров МАСТ и ЦЕСИС Европейского университета изучили, как устроена работа в неурочное время у специалистов по госзакупкам.

Иван Бибилов о машинном обучении в научной деятельности: «В этом есть какая-то магия»

13.12.2021
Руководитель центра МАСТ Иван Бибилов опубликовал на портале «Хайтек» колонку о применении алгоритмов в искусстве, истории и культуре.

Яндекс и Европейский университет открыли Прикладной центр машинного обучения, анализа данных и статистики (МАСТ)

30.11.2021
МАСТ — площадка для совместной работы над проектами исследователей из социогуманитарных областей наук и технических специалистов. Историки, искусствоведы, антропологи и другие ученые, ранее не работавшие с большими данными, смогут ставить новые исследовательские вопросы и отвечать на них с помощью технических специалистов, владеющих инструментами анализа данных.