В рамках выполнения Подпрограммы «Развитие высшего образования» Государственной программы «Образование и молодежная политика» на 2016–2020 годы, утвержденной постановлением Совета Министров Республики Беларусь от 28.03.2016 №250, с 5 по 8 декабря в ГГТУ им. П.О.Сухого приглашен Главный научный сотрудник Лаборатории информационных технологий Объединенного  института ядерных исследований (г.Дубна, Московская обл., Россия), доктор физико-математических наук, профессор Геннадий Алексеевич Ососков, заслуженный профессор университета «Дубна», заслуженный деятель науки Московской области, член редколлегии журнала «Нейроинформатика», обладатель первой премии ОИЯИ по научно-методическим работам за цикл работ по нейросетевой методике. Профессор Г.А. Ососков является признанным специалистом в области теории вероятностей и математической статистики, распознавания образов, прикладных методов вычислительной статистики, клеточных автоматов и нейронных сетей, он опубликовал 74 научных работ в ведущих мировых научных изданиях. По данным наукометрической базы SCOPUS проф. Ососков Г.А. имеет 858 ссылок на его работы, а индекс Хирша его работ равен 9.

Профессор Г.А. Ососков в рамках дисциплины «Базы знаний и поддержка принятия решений в САПР» прочитал курс лекций на тему: «Искусственные нейронные сети и некоторые их применения», для студентов первой ступени высшего образования специальности 1-40 05 01 Информационные системы и технологии (по направлениям). Прочитанный профессором Ососковым Г.А. курс лекций позволил студентам познакомиться с последними разработками в сфере создания и использования искусственных нейронных сетей, узнать о перспективах применения технологий искусственного интеллекта. В своем курсе лекций профессор Г.А. Ососков раскрыл студентам следующие темы: Введение в теорию ИНС. Многослойный персептрон и методы его обучения. Радиально-базисные сети. Самоорганизующиеся РБФ и пример их применения. Клеточные автоматы, как локальные нейросети. Полносвязные сети Хопфилда.  Ассоциативная память на сетях Хопфилда. Роторные нейронные сети. Эластичные нейронные сети. Метод глубокого обучения  для нейросетей. Полносвязная ИНС как машина Больцмана. Сети глубокого доверия. Различные типы глубоких нейросетей и проблемы их обучения. Автоэнкодеры. Сверточные сети. Рекуррентные сети. Инновационные ИНС с долго-краткосрочной памятью (LSTM). Метод обучения ИНС с подкреплением. Исследования ИНС с глубоким обучением в ОИЯИ. Современные инструменты и библиотеки (Keras, TensorFlow) для создания ИНС глубокого обучения и ускорение их работы путем распараллеливания в облачной инфраструктуре (HybriLIT). Перспективы применения нейросетей с глубоким обучением.

Студенты ГГТУ имели возможность не только прослушать курс лекций, но и задать интересующие их вопросы специалисту с мировой известностью, профессору Г.А. Ососкову. 

Доцент кафедры "Информационные технологии" ЦИТРИНОВ А.В.