С научным докладом «Машинное обучение: фундаментальные принципы, практическая ценность и сценарии внедрения в научных исследованиях» выступил Максим Сергеевич Молокеев, российский ученый-физик, кандидат физико-математических наук, доцент базовой кафедры физики твёрдого тела и нанотехнологий Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ, ведущий специалист в области кристаллографии и анализа структуры вещества. Сотрудник Института физики им. Л.В. Киренского СО РАН, входит в число наиболее цитируемых ученых мира по версии Clarivate и топ-рейтинга Best Chemistry Scientists in Russia.
22 апреля 2026 года состоялось открытое заседание научно-методической комиссии института, в котором с научным докладом выступил Максим Сергеевич Молокеев по теме «Машинное обучение: фундаментальные принципы, практическая ценность и сценарии внедрения в научных исследованиях».
В выступлении были освещены вопросы обработки больших данных с использованием машинного обучения. Особенности работы с ресурсами ИИ GPTChat и Deepseek. Не смотря на широкое распространение цифровых и информационных технологий с применением ИИ, эксперты сошлись в одном, что роль специалиста в научных исследованиях, обработке и интерпретации данных на данный момент является ключевой.
Выражаем Максиму Сергеевичу глубокую признательность за блестящий доклад.
