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

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

20-я встреча — GANs, Recommendation systems and Knowledge Distillation

Друзья, с большой радостью приглашаем вас на 20-ю юбилейную встречу харьковского AI клуба! Нашему клубу исполнилось 5 лет, да и встреча будет с «круглым» номером 🙂 Мероприятие пройдет в субботу 3 июня в 11:00 в Spalah Art&Event Space, который расположен на 2м этаже ТРЦ «Караван» (возле Блинофф) по адресу ул. Героев Труда, 7.

Внимание! В связи с временным изменением места проведения и лимитом участников, для участия мы убедительно просим вас зарегистрироваться!

Стоимость: 50 грн

Мы приготовили для вас 3 интересных доклада:

1. Generative adversarial networks

В докладе будет рассмотрен метод обучения без учителя — Generative adversarial networks. Рассмотрим структуру и основные сложности построения сети, а также основные топологии и результаты работы таких сетей.

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

2. Building a Recommender system for e-commerce

Доклад будет посвящен основным принципам построения рекомендательных систем и особенностям их построения для e-commerce. Я расскажу про content-based и разные варианты collaborative filtering, способы измерения расстояний и методику оценки качества рекомендаций.

Докладчик: Александр Кондуфоров, Data Science Group leader at AltexSoft, Харьков.

3. Knowledge Distillation

Knowledge Distillation (KD) is one of the approaches which compress and speed-up the neural network. Kernel place of the KD consists on training a small «student» network to mimic larger teacher network. To increase information flow we use higher-dimensional hint layer. The experiments are shown for CIFAR-10 dataset using different «student» and «teacher» neural network architectures with and without hint layer.

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

Традиционный спонсор аренды помещения и вкусняшек — компания AltexSoft.

 

20-я встреча — GANs, Recommendation systems and Knowledge Distillation