14-я встреча клуба — виртуальные доктора, история AI и соседи по электросети.

Здравствуйте!

Очередная, 14-я встреча харьковского клуба искусственного интеллекта состоится 28-го ноября в 11:00 на старом месте — Spalah на Демченко, 6. Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться для участия.

Мы снова встречаем гостей и ждём три доклада:

1. Virtual doctor: Image Recognition for Healthcare

Have you ever seen science fiction movies in which the protagonist used some intelligent machine to fix his health, or to diagnose what’s wrong? Future is not so far as you think. There are a lot examples of such kind systems. Let’s have a talk about it.

Доклад будет на русском языке!

Speaker: Igor Kostiuk, AI expert, leads the stream Deep Learning at SoftServe DSG

2. История развития Интеллекта от протерозоя до 2300 года н.э. Проблемы разработки Искусственного Интеллекта, мнимые и реальные

Докладчик: Альберт Толоконников, инженер и программист.

3. Как найти соседа?

Сравнение с соседями — краеугольный камень для мотивации пользователей снижать потребление энергии, но найти соседей нетривиальная задача. В этом докладе я расскажу какой путь мы прошли в Opower при решении этой задачи и что получили в результате.

Докладчик: Вадим Кузьменко, Data Scientist in Opower.

Также не забывайте, что вы можете сделать питч с вашей темой. Для этого просто укажите тему питча в форме регистрации для согласования.

Регистрация на встречу

Обратите внимание, что в этот раз мероприятие будет платное — 50 грн. 

14-я встреча клуба — виртуальные доктора, история AI и соседи по электросети.

13-я встреча клуба — о Deep Learning, компьютерном стереозрении и Apache Spark

Добрый день!

Рады сообщить, что счастливая 13-я встреча харьковского клуба ИИ состоится в субботу 20 июня в 11 часов утра в креативном пространстве Spalah Art&Event Space. Обратите внимание, что это не тот Spalah, в котором проходили несколько прошлых встреч — на этот раз в качестве исключения мы увидимся в Spalah’e по адресу м. Героев Труда, ул. Героев труда, 7, ТРЦ Караван, 2-й этаж, над фудкортом. Хоть это место и более удалено от центра города, учитывая качество дорог и близость к метро, добираться к нему даже удобнее.

До Каравана:

Внутри:

2013.10.1212h51m42s(по правому коридору до катка, перед катком на эскалаторе на второй этаж, на втором этаже по балкону в правый дальний угол)

На встрече снова будет 3 доклада, и снова мы принимаем гостей из Киева.

1. Особенности реализации глубоких сверточных сетей для детекции домашних животных в фото-органайзере ZZ Photo
В докладе представлена тема глубокого обучения (Deep Learning) для распознавания изображений. Рассматриваются практические аспекты обучения глубоких сверточных сетей на GPU, обсуждается личный опыт портирования обученных нейросетей в приложение на основе библиотеки OpenCV, проводится сравнение полученного детектора домашних животных на основе подхода Lazy Deep Learning с детектором Виолы-Джонса.

Докладчики: Артем Чернодуб – эксперт в области искусственных нейронных сетей и систем искусственного интеллекта. В 2007 году закончил Московский физико-технический институт. Руководит направлением Computer Vision в компании ZZ Wolf, а также по совместительству работает научным сотрудником в Институте проблем математических машин и систем НАНУ.

Юрий Пащенко – специалист в области систем машинного зрения и машинного обучения, магистр НТУУ «Киевский Политехнический Институт», факультет прикладной математики (2014). Работает в компании ZZ Wolf на должности R&D Engineer.

2. Введение в компьютерное стереозрение
Доклад посвящен обзору основных задач трехмерной многовидовой реконструкции и базовым понятиям в этой области. Более детально будут разобраны аспекты калибровок камеры и эпиполярная геометрия как основа стерео зрения. Будет рассмотрена задача построения стерео на основе двух изображений

Докладчик Артем Шкловец, Machine Learning Engineer в AltexSoft, Харьков

3. Working with data on Apache Spark
Рассказ пойдет о новой программной модели для работы с большими данными и параллельного программирования Resilient Distributed Datasets (RDD). Мы рассмотрим стандартные манипуляции с данными (Split-Apply-Combine) и покажем примеры решения аналитических задач на Python и Scala.

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

Пожалуйста, зарегистрируйтесь на встречу, заполнив анкету.

Также не забывайте, что вы можете сделать питч с вашей темой. Для этого просто укажите тему питча в той же анкете для согласования.

До встречи!

13-я встреча клуба — о Deep Learning, компьютерном стереозрении и Apache Spark