Catalyst and Reinforcement Learning

Catalyst - PyTorch framework for Deep Learning research and development. + Reinforcement learning in a Nutshell: games, articles, production - choose wisely.

По ссылкам можно ознакомиться с треками 2020 года - Catalyst и Reinforcement Learning

Расписание выступлений cпикеров:

29 мая:

  • 14:00 – “Catalyst integration with Wandb”
  • 14:20 – “Catalyst integration with Neptune” – Prince Canuma;
  • 15:00 – “Как создать Deep Learning курс с нуля ” – Артем Чумаченко;
  • 15:30 – “Compressors: библиотека для уменьшения моделей” – Никита Балаганский
  • 16:00 – “Text-to-Speech на Catalyst” – Александр Мамаев
  • networking
  • 17:00 – “IGLU Competition @ NeurIPS 2021” – Artem Zholus 
  • 17:50 – “Secret talk” – Валентин Малых
  • networking

И, конечно же, в день выхода докладов будет обязательный интерактив со спикерами!
Если вы хотите дополнить расписание выступлений своим докладом, то пишите в Telegram или Slack OpenDataScience: @scitator.

Доклады секции

Как создать Deep Learning курс с нуля
Артем Чумаченко
– Yandex.

Как создать курс по Deep Learning, с какими трудностями можно столкнуться и как их решать.

Compressors: библиотека для уменьшения моделей
Никита Балаганский
– VK lab

Я расскажу о своем pet project — библиотеки для уменьшения моделей compressors. Библиотека является некоторой надстройкой над catalyst, однако допускает использования своих train loop-ов. Для применения библиотеки требуется лишь изменить forward моделей, а потому нет никакой привязки к домену использования/архитектуре. Конвертация тоже не нужна. Хочется заметить что библиотека ортогональна к использованию различных специализированных библиотека типа onnx, OpenVINO и так далее

Text-to-Speech на Catalyst
Александр Мамаев
– VK

Расскажу про новый инструмент для синтеза речи на базе Catalyst, который позволит создавать воспроизводимые и качественные модели для синтеза речи.

IGLU Competition @ NeurIPS 2021: Grounded Language Understanding with Reinforcement Learning
Artem Zholus
 – MIPT

tl;dr: RL + NLP + Minecraft = Awesomeness
The primary goal of the competition is to approach the problem of grounded natural language understanding in a collaborative environment. This research challenge will bring RL and NLU communities together in three tasks. During the networking, you will be able to ask your questions to the competition committee members from Microsoft Research and MIPT.


Secret talk
Валентин Малых
 – Huawei Noah's Ark lab

Я хочу рассказать о новом соревновании по любимой миллионами игре. Расскажу о том, что уже есть, что еще нужно сделать и когда все-таки ждать запуска.

Track program