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

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

Материалы 13-ой встречи

1. Особенности реализации глубоких сверточных сетей для детекции домашних животных в фото-органайзере ZZ Photo. Артем Чернодуб и Юрий Пащенко.

2. Введение в компьютерное стереозрение. Артем Шкловец.

3. Working with data on Apache Spark. Николай Павлов

Ссылка на презентацию на github

Материалы 13-ой встречи

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