26-я встреча — NLP & Spark workshop, Object Detection on Embedded Devices

Друзья, приглашаем вас на новую встречу AI club!

Встреча пройдет в воскресенье 31 марта в 11:00 в Source IT hub, который находится по адресу пер. Театральный 4, этаж 3.

Вас ждут воркшоп и доклад:

1. Creating NLP data pipeline with Apache Spark and Spacy (workshop, 1.5 h)

Докладчик: Николай Павлов, Data Scientist, People.ai

We will learn how to use distributed computing to build data pipelines. Expect hands on practice in PySpark API and Spacy for different NLP tasks.

2. Object Detection on Embedded Devices

Докладчик: Клим Ямковой. Data Scientist в QuantuMobile. Студент НТУ «ХПИ».

Доклад посвящен тому, как задеплоить нейронную сеть на embedded девайсы, такие как Raspberry Pi и NVIDIA Jetson. Особое внимание посвящено Object Detection моделям. Будут рассмотрены методы оптимизации сетей с помощью TensorFlow и NVIDIA TensorRT.  Также будут показаны результаты работы моделей на данных устройствах.

Традиционный спонсор аренды помещения и вкусняшек — компания AltexSoft.

Вход 50 грн.

Для посещения встречи необходимо зарегистрироваться. Для максимального погружения в воркшоп желательно иметь с собой ноутбуки.

Реклама
26-я встреча — NLP & Spark workshop, Object Detection on Embedded Devices

Материалы 25-й встречи

Добрый день,

Публикуем материалы 25-й встречи:

1. Alex Konduforov — Time Series Forecasting 101

Слайды презентации

2. Dmytro Panchenko — Human Protein Atlas Classification

Слайды презентации

3. Vlad Kolbasin — Introduction to Domain Adaptation

Слайды презентации

 

Также на встрече у нас был питч от Олега Селиверстова, который просил помощи у комьюнити в использовании ML для различных задач картографии:

Слайды презентации

Материалы 25-й встречи

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

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 17-й встречи

Добрый день,

Публикуем материалы 17-й встречи клуба:

1. Featuring Natural Language — Мар’яна Романишин

К сожалению, вследствие технической проблемы видеозапись доклада Марьяны пострадала, и мы не смогли её восстановить 😦 Поэтому публикуем лишь слайды. Однако взамен вы можете посмотреть видео этого же доклада с конференции AI Ukraine:

Слайды презентации

2. Полный цикл NLP-проекта на примере системы распознавания языка текста — Всеволод Демкин

Слайды презентации:

Материалы 17-й встречи

Материалы 16-й встречи

Добрый день,

С радостью сообщаем вам, что стали доступны материалы 16-й встречи клуба:

Сверточные нейронные сети : от теории к практике — Виталий Булыгин.  Lead Engineer at Samsung R&D Institute, кандидат физ-мат наук по математическому моделированию и вычислительной математике.

Ссылка на исходный код

Ссылка на презентацию

Deep Q-Learning — Николай Павлов. Data Scientist в компании Azurro.io. Энтузиаст машинного обучения в Харьковском Клубе Искусственного Интеллекта.

Ссылка на презентацию

Материалы 16-й встречи