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