18-Я ВСТРЕЧА — Sound Classification, Image Segmentation and Action Recognition on Video

Друзья, приглашаем вас на 18-ю встречу нашего AI клуба. Встреча пройдет 26 ноября в 11:00. Вас ждут три интересных доклада:

1. Human action recognition on video

В докладе мы поговорим про классические методы обнаружения действий на видео. Будут рассказаны методы вычисления градиента картинки и видео, поиска «интересных» точек на видео, а также метод классификации видео.

Докладчик: Никита Бакунов, Junior Data Scientist в AltexSoft, помощник преподавателя в LITS Kharkiv. Студент 4 курса ХПИ, энтузиаст спортивного программирования.

2. Features in sound classification

Доклад посвещен основным признакам (фичам), применяемым в задаче классификации звука, таких как: спектрограммы, MFCC, форманты, ZCR и другие. Будет рассказано о том, как они вычисляются и за что отвечают. Также будет сравниваться точность «feature based» подхода и глубоких сверточных сетей.

Докладчик: Александр Обедников, Data Scientist в компании AltexSoft. Преподаватель курса «Machine learning» в LITS Kharkiv.

3. Semantic Image Segmentation Overview

Image segmentation refers to the partitioning an image into nonoverlapping meaningful regions. This task became classical in the field of computer vision. I will present a brief history and overview of existing approaches including ones based on deep neural networks.

Докладчик: Kirill Sidorchuk, Computer Vision Software Developer at TeamDev. Got MS degree in radiophysics at Karazin National University, Kharkov. Worked as a PhD student at the Radio Astronomical Institute of National Academy of Sciences. Currently working in R&D projects in computer vision at TeamDev.

Мероприятие пройдет в Spalah по адресу г. Харьков, ул. Девичья 6.

Для участия во встрече необходимо зарегистрироваться.

Вход 50 грн.

18-Я ВСТРЕЧА — Sound Classification, Image Segmentation and Action Recognition on Video

Материалы 17-й встречи

Добрый день,

Публикуем материалы 17-й встречи клуба:

1. Featuring Natural Language — Мар’яна Романишин

К сожалению, вследствие технической проблемы видеозапись доклада Марьяны пострадала, и мы не смогли её восстановить😦 Поэтому публикуем лишь слайды. Однако взамен вы можете посмотреть видео этого же доклада с конференции AI Ukraine:

Слайды презентации

2. Полный цикл NLP-проекта на примере системы распознавания языка текста — Всеволод Демкин

Слайды презентации:

Материалы 17-й встречи

17-я встреча — NLP и Журналистика Данных

Друзья, 10 Сентября в 11:00 в Spalah по адресу ул. Девичья 6 состоится 17 встреча клуба. Мы решили посветить ее обработке естественного языка (NLP) и журналистике данных:

Featuring Natural Language

  • які є завдання в NLP і що там робить Error Correction
  • ознаки природної мови і як їх розумно використати
  • навіщо нам комп’ютерні лінгвісти
  • Warning: під час презентації буде мозковий штурм та лінгвістичний гумор.

Мар’яна Романишин, Technical Lead, Computational Linguist at Grammarly, Inc. Разом з командою комп’ютерних лінгвістів, дослідників та інженерів, працює над перевірками Grammarly. У вільний час працює над проектом корпусу української мови.

Полный цикл NLP-проекта на примере системы распознавания языка текста

  • проблематика NLP
  • данные: поиск, подбор, обработка
  • роль лингвистической экспертизы
  • построение модели: варианты реализации, преимущества и недостатки, тестирование
  • продуктизация

Всеволод Демкин, независимый исследователь в сферe обработки естественного языка (NLP) и разработки программного обеспечения. Горячий приверженец языка программирования Lisp. В 2014-2015 годах Всеволод возглавлял команду по исследованиям NLP в компании Grammarly. В течение 7 лет преподавал курсы по Операционным системам и NLP в Национальном техническом университете Украины «Киевский политехнический институт». Сейчас является преподавателем курса Алгоритмы в школе дизайна и разработки Projector.

Журналістика даних в Texty.org.ua

Як побудована робота над проектами з журналістики даних в редакції Texty.org.ua: обробка та аналіз даних, пошук історій в даних, дизайн-процес та принципи візуалізації даних.

Андрій Газін, журналіст даних і аналітик видання Texty.org.ua. Займається аналізом та візуалізацією даних, створенням історій, заснованих на даних. До приходу в «Тексти» очолював інформаційно-аналітичну службу у виданнях «Корреспондент» та «Новое время», відповідав за створення інфографіки та підготовку спецпроектів. Веде блог про інфографіку та візуалізацію даних — Textura.in.ua.

Обратите внимание, что в этот раз мероприятие пройдет в Spalah по адресу г. Харьков, ул. Девичья 6.

Регистрация на встречу

Вход бесплатный

17-я встреча — NLP и Журналистика Данных

Материалы 16-й встречи

Добрый день,

С радостью сообщаем вам, что стали доступны материалы 16-й встречи клуба:

Сверточные нейронные сети : от теории к практике — Виталий Булыгин.  Lead Engineer at Samsung R&D Institute, кандидат физ-мат наук по математическому моделированию и вычислительной математике.

Ссылка на исходный код

Ссылка на презентацию

Deep Q-Learning — Николай Павлов. Data Scientist в компании Azurro.io. Энтузиаст машинного обучения в Харьковском Клубе Искусственного Интеллекта.

Ссылка на презентацию

Материалы 16-й встречи

Материалы 15-й встречи

Добрый день,

С радостью сообщаем вам, что стали доступны материалы 15-й встречи клуба:

1. Руководство по XGBoost — Владислав Колбасин, Senior Data Scientist at GridDynamics, преподаватель на кафедре “Компьютерной математики и математического моделирования” в НТУ «ХПИ»:

2. Эволюционные алгоритмы — Андрей Бабий, аспирант кафедры программной инженерии ХНУРЭ:

Материалы 15-й встречи

16-я встреча — Convolution networks, Bioinformatics and Deep Q-Learning

Друзья, 21 Мая в 14:00 в Spalah по адресу ул. Девичья 6 состоится 16 встреча клуба. На встрече будет 3 доклада:

Сверточные нейронные сети : от теории к практике.
Доклад посвящен базовым принципам работы сверточных нейронных сетей. По шагам разобрано построение своей сверточной нейронной сети (на IPython notebook). Для тех, кому интересна связь математической теории с практикой.

Докладчик: Виталий Булыгин, Lead Engineer at Samsung R&D Institute, кандидат физ-мат наук по математическому моделированию и вычислительной математике.

Робота з геномом в біоінформатиці 
Докладчик: Ігор Лущик, біг дата інженер в компанії Циклум, раніше в 2know. Основні інтереси в біоформатиці, інфаструктурі бігдата та машин льорнінг. Раніше були просто в біоінформатиці.

Deep Q-Learning
Рассказ пойдет об идеях и алгоритмах Reinforcement Learning, работах Google DeepMind и их экспериментах по обучению ботов в ATARI играх. Разберем примеры DQN на Python и Neon.

Докладчик Николай Павлов, Data Scientist в компании Azurro.io. Энтузиаст машинного обучения в Харьковском Клубе Искусственного Интеллекта.

Регистрация на встречу

Обратите внимание, что в этот раз мероприятие пройдет в Spalah по адресу г. Харьков, ул. Девичья 6.

Вход 50 грн.

16-я встреча — Convolution networks, Bioinformatics and Deep Q-Learning

15-я встреча клуба — XGBoost, LSTM нейронные сети и эволюционные алгоритмы

Здравствуйте!

15-я встреча харьковского клуба искусственного интеллекта состоится 16 апреля в 11:00 в Fabrika.space, ул. Благовещенская 1 (бывшая Карла Маркса). Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться для участия.

Обратите внимание, что в связи с приездом гостей в этот раз мероприятие также будет платное, вход 50 грн.

В этот раз вас ждут интересные доклады на такие темы.

1. Руководство по XGBoost

Мы рассмотрим основные отличия фреймворка xgboost от конкурентов, теоретические основы бустинга, возможности и особенности фреймворка. Также будут продемонстрированы примеры практического использования фреймворка на реальных данных.

Докладчик: Владислав Колбасин, Senior Data Scientist at GridDynamics, преподаватель на кафедре “Компьютерной математики и математического моделирования” в НТУ «ХПИ».

2. Эволюционные алгоритмы

Доклад посвящен основным принципам процесса эволюции и эволюционным методам оптимизации.  Слушателям будет представлен пошаговый разбор применения одного из алгоритмов для решения практической задачи.

Докладчик: Андрей Бабий, аспирант кафедры программной инженерии ХНУРЭ.

3. Рекуррентные сети  и анализ временных рядов

Вы узнайте о том как работают Simple Recurrent Network (SRN), Long short-term memory network (LSTM), а также их методы обучения. В докладе будут обсуждаться вопросы исчезновения и взрыва градиента, задачи управления, маятника, самолёта, временных рядов. Примеры из обработки электрических сигналов и многое другое.

Докладчик: Дмитрий Новицкий старший научный сотрудник Института Кибернетики НАНУ, кандидат физ-мат наук, Ph.D по прикладной математике (Тулуза, Франция). Эксперт по нейронным сетям,  Computational Neuroscience, ассоциативной памяти. Имеет успешный опыт многих коммерческих проектов и индустриальных приложений Machine Learning и Data Science.

Регистрация на встречу.

15-я встреча клуба — XGBoost, LSTM нейронные сети и эволюционные алгоритмы