Стефано Эрмон: ИИ для устойчивого развития скачать в хорошем качестве

Стефано Эрмон: ИИ для устойчивого развития

Последние технологические разработки создают новые потоки данных, содержащие большой объём информации, важной для достижения целей устойчивого развития. Современные методы искусственного интеллекта способны создавать точные, недорогие и масштабируемые модели для обоснования исследований и разработки политики. Однако ключевой проблемой является нехватка больших объёмов размеченных данных, которые часто характеризуют успешные приложения машинного обучения. На этом семинаре доцент кафедры компьютерных наук Стэнфордского университета Стефано Эрмон представляет новые подходы к обучению полезных пространственно-временных моделей в условиях дефицита или отсутствия размеченных обучающих данных. Он демонстрирует их применение для прогнозирования и картирования бедности в развивающихся странах, мониторинга производительности сельского хозяйства и показателей продовольственной безопасности, а также картирования доступа к инфраструктуре в Африке. Его методы позволяют получать своевременные и точные измерения с высокой масштабируемостью и экономичностью, что может кардинально изменить усилия по искоренению глобальной бедности. Семинар состоялся 14 апреля 2021 года. Подробнее о мероприятиях HAI можно узнать здесь: https://hai.stanford.edu/events