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.

Реклама
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

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

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 14-й встречи

Добрый день,

Стали доступны материалы 14-й встречи:

1. История развития Интеллекта от протерозоя до 2300 года н.э. Проблемы разработки Искусственного Интеллекта, мнимые и реальные — Альберт Толоконников, инженер и программист (Харьков)

Презентация: PPTX

2. Как найти соседа? — Вадим Кузьменко, Data Scientist in Opower (Одесса)

Презентация: PPTX

3. Virtual doctor: Image Recognition for Healthcare — Игорь Костюк, AI expert, SoftServe DSG (Киев)

Презентация: PDF

4. Dynamic Constraint Reasoning in Smart Environments — Виктория Дегелер, Research Engineer, Airbus Group Innovations (United Kingdom)

Презентация: PDF

Материалы 14-й встречи