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

Реклама
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

19-я встреча — Neural Networks on mobile, F-transform, CV for parking

Друзья, приглашаем вас на 19-ю встречу харьковского AI клуба. Мероприятие пройдет в субботу 18 марта в 10:00 в Spalah по адресу г. Харьков, ул. Девичья 6.

Вход 50 грн.

Для посещения встречи необходима регистрация.

Традиционный спонсор аренды помещения и вкусняшек — компания AltexSoft.

Вас ждут три интересных доклада:

1. Neural Networks on mobile platforms. Tips and tricks.

В докладе пойдет речь о том, как задеплоить нейронную сеть на мобильном, будет дан обзор доступных на данный момент фреймворков, которые используются для тренировки и дальнейшего деплоймента нейронных сетей на мобильные платформы. В частности, особое внимание будет посвящено TensorFlow. Будут рассказаны методы оптимизации топологии сети, уменьшения ее размеров и, соответственно, уменьшения времени выполнения. Также будет дано несколько практических советов.

Докладчик: Александр Обедников, Senior Researcher @ RingLabsKiev. В прошлом преподаватель курса «Машинное обучение» в харьковском филиале LITS; выпускник Школы Анализа Данных Яндекса.

2. Применение нечеткой логики для обработки данных. Основы F-преобразования.

Выступление будет посвящено основам и применению F-преобразования для задач анализа данных. Будут рассмотрены основные концепции метода, нечеткие разбиения, особенности практического применения и реализация.

Докладчик: Андрей Бабий, аспирант кафедры программной инженерии Харьковского национального университета радиоэлектроники.

3. Подсчет количества свободных и занятых паркомест на парковке.

В докладе будут описаны проблемы обработки изображений с камер наблюдения. Инструментарий — opencv, sklearn, caffe, ipython notebook, методы и алгоритмы — image homography, conv networks,  keypoints detection.

Докладчик: Вадим Бартко, Senior Software Engineer в Lohika, любопытствующий в ИИ.

19-я встреча — Neural Networks on mobile, F-transform, CV for parking

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

Workshop «Распознаём движения человека с помощью R»

Всем привет,

В январе мы решили провести не очередную встречу клуба, а воркшоп, направленный на изучение языка R и его основных возможностей. Совсем недавно этот воркшоп с успехом прошел в Киеве.

Что будет?

Практический воркшоп на 2.5 часа, где вы познакомитесь с основами языка программирования R, анализа данных и машинного обучения. Воркшоп проводит Николай Павлов, Data Scientist в компании Azzurro. Участие бесплатное, однако количество мест ограничено, поэтому нужно зарегистрироваться.

Содержание

  • Введение в R для новичков
  • Дизайн исследования
  • Подготовка и очистка данных
  • Моделирование с использованием алгоритмов Neural Networks, Random Forest, SVM
  • Кросс-валидация
  • Тюнинг гиперпараметров
  • Диагностика моделей

Что взять с собой?

Где?

Обращаем ваше внимание, что воркшоп будет проходить НЕ в традиционном месте, а в Fabrika.space, ул. Благовещенская 1 (бывшая Карла Маркса). Fabrika.space находится в здании фабрики сортировки семян (рядом с Благовещенским собором), ближайшие станции метро – Центральный рынок, Исторический музей. Пешком от Южного железнодорожного вокзала – 7 минут.

Когда?

Суббота, 30 января, 11:00 утра

 

Для участия необходимо зарегистрироваться.

Workshop «Распознаём движения человека с помощью R»