Видео с AI club и AI Ukraine 2018

Добрый день,

Happy Halloween!

Сегодня у нас целый ворох видео-контента для вас 🙂

Во-первых, встречайте наш Youtube-канал для записей с митапов, куда мы перезалили все старые видео. Теперь вы можете просто подписаться на него и получать обновления без необходимости проверять сайт 🙂

На канале мы наконец-то опубликовали видео с прошедших трех митапов:

AI club #22:
Transfer Learning, Никита Бакунов
Training autonomous cars on synthetic data, Алексей Турута
Deep Dive into Microsoft Bot platform, Сергей Поплавский

AI club #23:
— Instance segmentation, Влад Колбасин
— Face Recognition with DNN, Егор Сикачев
— Fashion is my profession: AI on guard of your look, Игорь Костюк

AI club #24:
— Introduction to Capsule Neural Networks, Андрей Бабий
— Поиск мобильного фрода с помощью нейросетей, Олег Мигрин
— Computer Vision for the Web, Аркадий Пильгук

И, наконец, с радостью также сообщаем, что появились видео докладов с конференции AI Ukraine 2018, их можно посмотреть на самом сайте в разделе «Программа», кликая на доклад, либо всем скопом на канале конференции, подписывайтесь!

 

 

Реклама
Видео с AI club и AI Ukraine 2018

24-я встреча — Capsule Neural Networks, CV in Browser, Mobile Fraud Detection

Друзья, сегодня у нас два анонса!

Прежде всего, приглашаем вас на 24-ю встречу AI клуба, которая пройдет в субботу 29 сентября в 11:00. Обратите внимание, что встреча снова состоится в Source IT hub, который находится по адресу пер. Театральный 4, этаж 3.

Темы докладов:

1. Introduction to Capsule Neural Networks

This talk will be a basic explanation of how Capsule Nets works. We will learn differences between CapsNets and ConvNets and explain some examples of Capsule Networks usage.

Докладчик: Андрей Бабий, к.т.н., доцент ХНУРЭ

2. Computer Vision for the Web

В докладе будет рассмотрен пример, как можно применить Computer Vision в современном веб приложении на примере локализации документа формата ID1 и линейных штрих-кодов. Дополнительно будет рассмотрено как можно использовать GPU в браузере для ускорения вычислений.

Докладчик: Аркадий Пильгук, Software Engineer в Pentatonica.co

3. Поиск мобильного фрода с помощью нейросетей

В докладе будут изложены архитектурные решения для поиска паттернов фрода и решении проблем по объяснению предсказаний нейронных сетей. Докладчик поделится рядом Data Science проблем, в том числе почему 99% точности в предсказаниях не всегда хорошо.

Докладчик: Олег Мигрин, Dev Lead в Scalarr.IO

Регистрация на встречу
Вход бесплатный!

 

Наш второй анонс касается конференции AI Ukraine 2018, которая пройдет менее чем через месяц в Киеве. Несколько недель назад на сайте конференции появилась программа (которая еще будет немного пополнятся воркшопами) и вы наконец-то можете принять финальное решение, стоит ли контент конференции того, чтобы её посетить: https://aiukraine.com/program/. В этом году мы пригласили еще больше докладчиков из разных стран мира, а также лучших украинских специалистов, чтобы они поделились с вами своим опытом и знаниями.

Регистрация на конференцию доступна на сайте. Обратите внимание, что c 25 сентября стоимость конференции увеличивается, но для участников Kharkiv AI club действует специальная скидка 7% по промокоду AIClubKharkov.

24-я встреча — Capsule Neural Networks, CV in Browser, Mobile Fraud Detection

23-я встреча — Instance segmentation, AI for Fashion, Face Recognition with DNN

Друзья, приглашаем вас на 23-ю встречу AI клуба, которая пройдет в субботу 26 мая в 11:00. Пожалуйста, обратите внимание, что на этот раз местом проведения будет Source IT hub, который находится по адресу пер. Театральный 4, этаж 3.

Темы докладов:

1. Instance segmentation

В докладе будет рассказано, что такое Instance segmentation (IS) в задачах Computer Vision, в чем отличие Instance Segmentation от Object Detection и обычной сегментации. Будут рассмотрены Deep learning модели и общая последовательность действий для реализации IS, а также показаны примеры результатов работы таких моделей.

Докладчик: Влад Колбасин, Data Scientist at GlobalLogic, преподаватель на кафедре “Компьютерной математики и анализа данных” в НТУ «ХПИ»

2. Fashion is my profession: AI on guard of your look

Improving your selfie with ML. Presentation will contain papers and datasets overview. We will go through current challenges and tasks for AI in the domain.

Докладчик: Игорь Костюк, Data Scientist at ELEKS

3. Face Recognition with DNN

Доклад о распознавании лиц, этапах этого процесса (детекции, выравнивании, извлечении эмбедингов, а также использовании эмбедингов), методах и подходах, которые можно на каждом из этапов использовать, а также местах применения DNN. Затронем и практические реализации: Facenet, Deepface.

Докладчик: Егор Сикачев, Machine Learning Engineer в Airlab, студент ХНУРЭ в направлении Искусственный Интеллект

Традиционный спонсор аренды помещения и вкусняшек — компания AltexSoft.

Регистрация

Вход 50 грн.

23-я встреча — Instance segmentation, AI for Fashion, Face Recognition with DNN

22-я встреча — Transfer Learning, Autonomous cars on synthetic data, Chat bots

Друзья, приглашаем вас на 22-ю встречу AI клуба. Мероприятие пройдет в субботу 10 февраля в 11:00 в Spalah по адресу ул. Девичья 6.

Вас ждут интересные доклады:

1. Transfer Learning

В докладе будет рассказано, что такое Transfer Learning для Deep Learning, зачем это нужно и как его применять в задачах Computer Vision.

Докладчик: Никита Бакунов, студент НТУ ХПИ, Computer Vision Engineer в MEGOGO

2. Training autonomous cars on synthetic data

The presentation is devoted to collect dataset and train CNN based on synthetic data. The approach allows managing an autonomous car in a simulated environment. There are situations that can not be repeated in real life. We propose to use the game GTA V and the autonomous car simulator, for example, Carla project. Final model will be tested in the autonomous car simulator.

Докладчик: Oleksii Turuta, Associate Professor of Software Engineering Department of Computer Science Faculty. Kharkiv National University of Radio Electronics.

3. Deep Dive into Microsoft Bot platform

Доклад будет посвящен процессу создания бота и различным особенностям этого процесса, описанию Microsoft Bot platform и Cognitive Services, а также рассмотрен пример создания бота.

Докладчик: Сергей Поплавский, сотрудник компании Microsoft, специализируется на сервисах платформы Microsoft Azure. Активно вовлекается в организацию хак фестов и кодинг сессий с заказчиками, а также является частым гостем в Community и докладчиком на различных конференциях.

Традиционный спонсор аренды помещения и вкусняшек — компания AltexSoft.

Регистрация

Вход 50 грн.

22-я встреча — Transfer Learning, Autonomous cars on synthetic data, Chat bots

Материалы 21-й встречи

Добрый день,

Публикуем материалы 21-й встречи клуба:

1. g <- ggplot: екосистема візуалізації даних в R —  Андрій Газін

Слайды презентации

 

2. Dive into Pytorch — Illarion Khlestov

Слайды презентации

3. Real-time object detectors comparison — Omar Shikhkerimov

Слайды презентации

Материалы 21-й встречи

21-я встреча — Pytorch, ggplot for visualization and real-time object detectors

Друзья, приглашаем вас на 21-ю встречу нашего AI клуба. Мероприятие пройдет в воскресенье 3 сентября в 11:00 в Spalah по адресу ул. Девичья 6.

Вас ждут интересные доклады:

1. g <- ggplot: екосистема візуалізації даних в R

Граматика графіки та принципи візуалізації даних. Можливості бібліотеки ggplot2 для аналізу та презентації даних. Екосистема бібліотек для візуалізації даних навколо ggplot2: мережевий аналіз, картографія, анімації та інтерактивні візуалізації.

Докладчик: Андрій Газін. Спеціаліст з візуалізації даних, журналіст даних. Працював керівником інформаційно-аналітичних відділу у тижневиках «Корреспондент» та «Новое время», журналістом даних та аналітиком у виданні Texty.org.ua. Веде блог про аналіз та візуалізацію даних Textura.in.ua. Є співавтором курсу з візуалізації даних на Магістерській програмі з Data Science в Українському католицькому університеті.

2. Dive into Pytorch. 

Migrating from the tensorflow. Pytorch tutorial distilled. Pros and cons of the pytorch compared with tensorflow. Best practices for the pytorch users.

Докладчик: Illarion Khlestov. Machine learning researcher and engineer at RingLabs. Work a lot with computer vision networks. Python and DenseNets fan.

3. Real-time object detectors comparison

Real-time CNN object detectors. Training models on custom datasets. Evaluation, gathering, running on an embedded device.

Докладчик: Omar Shikhkerimov. Data Scientist в компании QuantuMobile, заинтересован в направлениях компьютерного зрения и CNN. Учится на последнем курсе магистратуры ХПИ.

Традиционный спонсор аренды помещения и вкусняшек — компания AltexSoft.

Регистрация

Вход 50 грн.

21-я встреча — Pytorch, ggplot for visualization and real-time object detectors

Материалы 20-й встречи

Добрый день,

Публикуем материалы юбилейной 20-й встречи клуба:

1. Generative adversarial networks — Владислав Колбасин

Слайды презентации

2. Building Recommendation system for e-commerce — Александр Кондуфоров

Слайды презентации

3. Knowledge Distillation — Виталий Булыгин

Слайды презентации

Материалы 20-й встречи