Твой шанс — найти стажировку и проявить себя ⚡
Участвуй в ежегодном кейс-чемпионате «Газпром нефти» в течение всей осени для студентов-бакалавров старших курсов и магистров IT и экономических специальностей, пробуй свои силы и побеждай.
Пока ты можешь ознакомиться с названиями треков, а позже узнаешь обо всем подробнее.
Что же тебя ждёт:
🔸Системный анализ
🔹Качество данных
🔸Data Science
🔹Разработка BI
🔸Инжиринг Данных
🔹Java
🔸DevOps
Что же нужно от тебя:
📝Зарегистрироваться на интересующее тебя направление с 1 по 31 октября: https://gpn.intelligence.cup.hack.aim.club/app
👨🏻💻Решить кейс с 1 по 15 ноября в онлайн формате, чтобы пройти в следующий этап — индивидуальное собеседование
👩🏼💼Пройти индивидуальное собеседование с экспертами направления до 31 декабря
⚡И уже с января по февраль пройти стажировку!
Участвуй в ежегодном кейс-чемпионате «Газпром нефти» в течение всей осени для студентов-бакалавров старших курсов и магистров IT и экономических специальностей, пробуй свои силы и побеждай.
Пока ты можешь ознакомиться с названиями треков, а позже узнаешь обо всем подробнее.
Что же тебя ждёт:
🔸Системный анализ
🔹Качество данных
🔸Data Science
🔹Разработка BI
🔸Инжиринг Данных
🔹Java
🔸DevOps
Что же нужно от тебя:
📝Зарегистрироваться на интересующее тебя направление с 1 по 31 октября: https://gpn.intelligence.cup.hack.aim.club/app
👨🏻💻Решить кейс с 1 по 15 ноября в онлайн формате, чтобы пройти в следующий этап — индивидуальное собеседование
👩🏼💼Пройти индивидуальное собеседование с экспертами направления до 31 декабря
⚡И уже с января по февраль пройти стажировку!
Как в это сложное время найти способ вернуть себе внутреннее спокойствие и за кратчайшее время из озлобленного и неврного зверя превратиться в счастливого жизнерадостного щеночка?
Эту задачу решает оптимильный транспорт. О том, что это такое и где это применяется кроме как в генерации изображений, завтра 15 декабря в 15:40 Мск расскажет руководитель лаборатории Андрей Фильченков.
Выступление будет в рамках открытого семинара Huawei об обработке естественного языка и информационном поиске 15-16 декабря, где будет множество увлекательных докладов. Их описание можно найти в прикладываемом файле.
Ссылка на мероприятия (нужно использовать приложение zhumu):
первый день: https://welink.zhumu.com/j/146906182
второй день: https://welink.zhumu.com/j/148557529
Эту задачу решает оптимильный транспорт. О том, что это такое и где это применяется кроме как в генерации изображений, завтра 15 декабря в 15:40 Мск расскажет руководитель лаборатории Андрей Фильченков.
Выступление будет в рамках открытого семинара Huawei об обработке естественного языка и информационном поиске 15-16 декабря, где будет множество увлекательных докладов. Их описание можно найти в прикладываемом файле.
Ссылка на мероприятия (нужно использовать приложение zhumu):
первый день: https://welink.zhumu.com/j/146906182
второй день: https://welink.zhumu.com/j/148557529
Очень информативное видео про передовые истории в генеративном ИИ:
https://www.youtube.com/watch?v=csIxOuVNf3s&ab_channel=itpedia
Ну а мы скоро опубликуем ряд текстов про то, как Midjourney, Stable Diffusion и ко меняют художественный ландшафт, про то, как шутит ChatGPT, и про этические проблемы ИИ, stay tuned!
https://www.youtube.com/watch?v=csIxOuVNf3s&ab_channel=itpedia
Ну а мы скоро опубликуем ряд текстов про то, как Midjourney, Stable Diffusion и ко меняют художественный ландшафт, про то, как шутит ChatGPT, и про этические проблемы ИИ, stay tuned!
YouTube
НЕЙРОСЕТЬ лишит ТЕБЯ РАБОТЫ
Мобильный DeFi кошелек и агрегатор децентрализованных бирж 1inch: https://1inch.network/itpedia
______
Мой ТГ канал: https://www.group-telegram.com/+mTYqHKQbeBY2Njky
(Подаете заявку, вам приходит форма оплаты от официального бота телеграм Donate, оплачиваете и вас принимает.…
______
Мой ТГ канал: https://www.group-telegram.com/+mTYqHKQbeBY2Njky
(Подаете заявку, вам приходит форма оплаты от официального бота телеграм Donate, оплачиваете и вас принимает.…
6 Jan, 16:00, online
Ali Mohammad, PhD student
Different perspective on text/image matching
Cross-modality information retrieval is a popular research task that grew more important as cross-modality data becoming more common on the internet, In my seminar talk, I will discuss the usage of transformer architecture for textual and visual modalities and training tasks that can be used to improve its performance, including generative tasks for both textual and visual modalities. Finally, I will discuss a new approach for collecting data from videos for text/image retrieval tasks.
Ali Mohammad, PhD student
Different perspective on text/image matching
Cross-modality information retrieval is a popular research task that grew more important as cross-modality data becoming more common on the internet, In my seminar talk, I will discuss the usage of transformer architecture for textual and visual modalities and training tasks that can be used to improve its performance, including generative tasks for both textual and visual modalities. Finally, I will discuss a new approach for collecting data from videos for text/image retrieval tasks.
10 Feb, 16:00, online
Nikita Detkov, PhD student
Fine-tuning of large text-to-image models: where all these AI-generated profile pictures came from
Last year, it was a boom in text-to-image models. People have seen beautifully generated images of an astronaut riding a horse, argued on the art ethics, and tried to understand how it can be used in the real world. But even if those models do understand the correspondence between words and visuals and produce high-quality results from most of the text prompts, they lack the knowledge of how... you look like, or your dog, or the style of your favorite underground artist.
In this seminar, we will touch on the text-to-image model basics and explore the ways of fine-tuning those models so they can understand new concepts and generate new concepts with high fidelity in new contexts.
Nikita Detkov, PhD student
Fine-tuning of large text-to-image models: where all these AI-generated profile pictures came from
Last year, it was a boom in text-to-image models. People have seen beautifully generated images of an astronaut riding a horse, argued on the art ethics, and tried to understand how it can be used in the real world. But even if those models do understand the correspondence between words and visuals and produce high-quality results from most of the text prompts, they lack the knowledge of how... you look like, or your dog, or the style of your favorite underground artist.
In this seminar, we will touch on the text-to-image model basics and explore the ways of fine-tuning those models so they can understand new concepts and generate new concepts with high fidelity in new contexts.
ChatGPT умеет многое, но как у него дела с юмором?
Мы исследовали этот вопрос:
https://habr.com/ru/post/715480/
Мы исследовали этот вопрос:
https://habr.com/ru/post/715480/
Хабр
Юмор ChatGPT
Кстати, эта картинка сгенерирована Midjourney Привет, Хабр! Языковая модель ChatGPT произвела настоящий фурор. Даже Хабр в последние недели пестрит статьями про неё. Получив доступ к этой модели, я...
Гайд_для_подачи_заявки_и_приглашению_руководителя_+_инструкция_по.pdf
1013.7 KB
Подошло время подавать тезисы докладов на КМУ, если вы этого ещё не сделали.
Дедлайн на подачу – 20 февраля, а сама КМУ будет проходить 3-6 апреля.
КМУ – это локальная конференция, площадка для обсуждения текущих исследований и результатов. В этом году лаборатория организует четыре подсекции (в рамках секции "Технологии программирования, искусственный интеллект, биоинформатика"):
1. Генеративный искусственный интеллект
2. Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика
3. Теоретические и фундаментальные проблемы машинного обучения
4. Философские, этические и правовые проблемы искусственного интеллекта
Сам тезис представляет страничное описание содержания доклада и не будет публиковаться.
Инструкция с тем, как подать тезис, а также получить экспертное заключение (для обучающихся / сотрудников Университета ИТМО, в других организациях процедура будет отличаться) прилагается.
Дедлайн на подачу – 20 февраля, а сама КМУ будет проходить 3-6 апреля.
КМУ – это локальная конференция, площадка для обсуждения текущих исследований и результатов. В этом году лаборатория организует четыре подсекции (в рамках секции "Технологии программирования, искусственный интеллект, биоинформатика"):
1. Генеративный искусственный интеллект
2. Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика
3. Теоретические и фундаментальные проблемы машинного обучения
4. Философские, этические и правовые проблемы искусственного интеллекта
Сам тезис представляет страничное описание содержания доклада и не будет публиковаться.
Инструкция с тем, как подать тезис, а также получить экспертное заключение (для обучающихся / сотрудников Университета ИТМО, в других организациях процедура будет отличаться) прилагается.
Еще один анонс — 12 марта дедлайн на подачу статьи на конференцию AINL, которая будет проходить 20-22 апреля в гибридном режиме в Ереване и онлайн.
Forwarded from AINL Conference
CFP_2023.pdf
59.6 KB
Dear all, we finally made it! We release the call for papers! Important deadlines are: 12th of March for paper submission and 19th of March for industrial talks. More details are available on the conference site and in the attached document.
10 марта, 16:00
Иван Жарский, магистрант
Векторная графика и её возможности: Применение методов машинного обучения для генерации и обработки векторных изображений.
В настоящее время существует множество моделей для генерации растровой графики, однако чаще всего эти методы не позволяют синтезировать картинки сверхвысокого разрешения. Здесь на помощь приходит векторная графика, позволяющая масштабировать изображения неограниченно без потери качества. Хотя синтез векторных изображений еще мало изучен и сопряжен с некоторыми трудностями, это делает её лишь более интересной и перспективной. На этом семинаре мы сравним растровый и векторный домены, изучим структуру SVG изображений и рассмотрим модели для генерации векторных картинок, шрифтов и даже музыкальных обложек.
Иван Жарский, магистрант
Векторная графика и её возможности: Применение методов машинного обучения для генерации и обработки векторных изображений.
В настоящее время существует множество моделей для генерации растровой графики, однако чаще всего эти методы не позволяют синтезировать картинки сверхвысокого разрешения. Здесь на помощь приходит векторная графика, позволяющая масштабировать изображения неограниченно без потери качества. Хотя синтез векторных изображений еще мало изучен и сопряжен с некоторыми трудностями, это делает её лишь более интересной и перспективной. На этом семинаре мы сравним растровый и векторный домены, изучим структуру SVG изображений и рассмотрим модели для генерации векторных картинок, шрифтов и даже музыкальных обложек.
Machine Learning Lab | ITMO
10 марта, 16:00 Иван Жарский, магистрант Векторная графика и её возможности: Применение методов машинного обучения для генерации и обработки векторных изображений. В настоящее время существует множество моделей для генерации растровой графики, однако чаще…
YouTube
Применение методов машинного обучения для генерации и обработки векторных изображений
Векторная графика и её возможности: Применение методов машинного обучения для генерации и обработки векторных изображений.
Автор доклада: Иван Жарский.
В настоящее время существует множество моделей для генерации растровой графики, однако чаще всего эти…
Автор доклада: Иван Жарский.
В настоящее время существует множество моделей для генерации растровой графики, однако чаще всего эти…
28 Apr, 16:00 online
Maxim Kashirin, PhD student
New Bayesian Focal Loss Targeting Aleatoric Uncertainty Estimate: Pollen Image Recognition
Biological image recognition is one of the most challenging domains due to the similarity of species and errors in labeling. Pollen grain image classification heavily suffers from both problems preventing from building of well-calibrated recognition models. In our research, to alleviate aleatoric uncertainty we propose a new Bayesian Focal Softmax loss function, which provides a better estimation of aleatoric uncertainty and increases model performance. The proposed loss function fits single-label tasks with a small margin. The paper on the research is accepted to the CVMI workshop at CVPR.
Maxim Kashirin, PhD student
New Bayesian Focal Loss Targeting Aleatoric Uncertainty Estimate: Pollen Image Recognition
Biological image recognition is one of the most challenging domains due to the similarity of species and errors in labeling. Pollen grain image classification heavily suffers from both problems preventing from building of well-calibrated recognition models. In our research, to alleviate aleatoric uncertainty we propose a new Bayesian Focal Softmax loss function, which provides a better estimation of aleatoric uncertainty and increases model performance. The proposed loss function fits single-label tasks with a small margin. The paper on the research is accepted to the CVMI workshop at CVPR.
Сегодня в 15:00 будет защита кандидатской диссертации Славы Шаламова "Дискретная оптимизация на основе управления ансамблем алгоритмов"
Ссылка на YouTube трансляцию
https://www.youtube.com/watch?v=CXLgMpeLer0&ab_channel=%D0%94%D0%A1%D0%98%D0%A2%D0%9C%D0%9E02.22.00
Ссылка на YouTube трансляцию
https://www.youtube.com/watch?v=CXLgMpeLer0&ab_channel=%D0%94%D0%A1%D0%98%D0%A2%D0%9C%D0%9E02.22.00