Cеминары NURE Data Science

Каждый четверг в аудитории 608 научного парка проходит семинар NURE Data Science.

Руководителб программы — Смеляков Кирилл Сергеевич, профессор кафедры электронных вычислительных машин.

Основные цели семинара — обсуждение актуальных тенденций развития методологии Data Science и обучение, поиск эффективных решений задач и выполнения перспективных проектов в сфере Data Science.

На сегодняшний день основные направления R & D — Data Mining and Artificial Intelligence в приложении к задачам Computer Vision, Diagnostics, Fog Computing.

Основные прикладные области:

• медицина
• распознавание образов
• поисковые сервисы типа Search by Image
• тепловой неразрушающего контроля
• астрономия
• ГИС
• выявление информационных аномалий и скрытых закономерностей
• построение приложений и оптимизация существующих для данных большей размерности
• создание и интеграция CRM систем.

 

Основные проекты с которыми работает команда NURE Data Science:

• Улучшение качества изображений
• Обнаружение / распознавание / векторизация объектов на изображении
• Разработка элементов поискового сервиса Search by Image
• Разработка систем медицинской диагностики
• Оценка энергетических потерь и поиск аномалий
• созданных я CRM систем.

С целью развития наукоемкого сектора IT и повышения эффективности выполнения соответствующих проектов коллектив NURE Data Science начал сотрудничество с научным парком Синергия в ХНУРЭ и предлагает ряд перспективных программ сотрудничества компаниям IT индустрии Украины.

Главным образом, в плане обучения/повышения квалификации сотрудников и выполнения инновационных проектов в сфере Data Science.

Страница семинара: https://www.facebook.com/NUREDataScience

Семинары NURE Data Science - каждый четверг в ауд. 608.

С целью развития наукоемкого сектора IT и повышения эффективности выполнения соответствующих проектов коллектив NURE Data Science начал сотрудничество с научным парком Синергия в ХНУРЭ и предлагает ряд перспективных программ сотрудничества компаниям IT индустрии Украины. Главным образом, в плане обучения/повышения квалификации сотрудников и выполнения инновационных проектов в сфере Data Science.