Ends in 3 weeks

Data Fest 2021 & ODS Summer of Code #1

May 31

August 29

ML Tools

Обучаем современным ML инструментам для ваших проектов и задач

MLNLPCVML SpaceoneAPIOpenVINOantispoofingModel ZooIntelSberCloud

Трек ML Tools объединил экспертизу двух крупнейших компаний, работающих на российском рынке в области Data Science.

Корпорация Intel - мировой лидер в области микроэлектроники, IT и программных продуктов, создающий технологии для умного мира эпохи Big Data.

Компания SberCloud предлагает широкую линейку инфраструктурных и платформенных решений и ML Space - единственную в мире платформу для совместной ML-разработки полного цикла с возможностью распределенного обучения на 1000+ GPU Tesla v100 за счет суперкомпьютера «Кристофари». 

Intel® oneAPI Toolkit идеально вписались в идеологию ML Space, благодаря чему дата-сайентисты и ML-разработчики, работающие на производительной, гибкой и эффективной, с точки зрения затрат процессорной архитектуре, смогли ускорить разработку и внедрение своих ИИ-продуктов, улучшив их характеристики.

В рамках трека ML Tools наряду с инженерами SberCloud и R&D Intel выступят представители технологических партнеров: SberDevices, офиса CDS, Лаборатории Искусственного интеллекта Сбера. Они расскажут о распределенном обучении и инференсе больших трансформерных моделей на примере ruGPT-3; рассмотрят методы переноса лица по одной source фотографии на target фотографию или видео. На треке будут подняты вопросы антиспуфинга лиц и видов атак в системе распознавания лиц. Слушатели также смогут ознакомиться с презентациями по темам «Компрессия нейронных сетей без перетренировки путём послойной калибрации в OpenVINO» и «Одноголосный синтез речи на основе нейронных сетей».

Расписание online митапов в Spatial.Chat

Актуальный пароль от спейса: odssummerofcodeison

Чтобы попасть на online митап нажмите на баннер выше или перейдите по этой ссылке, вы попадёте в ODS Spatial.Chat спейс. Не забудьте ввести свои реальные ФИО и должность, чтобы остальные участники мероприятия могли вас идентифицировать.

Прошедшие мероприятия:

16.07.2021 // 18:00 - RGB Антиспуфинг 
Выступающий: Кирилл Прокофьев, группа по разработке ПО, Intel

17.07.2021  // 17.15-18.00 - Компрессия нейронных сетей без перетренировки путём послойной калибрации в OpenVINO 
Выступающий: Иван Лазаревич, Intel

30.07.2021 // 17:00 - 18:00 - Обзор Open Model Zoo Model API
Выступающие: Федор Жаринов, старший инженер-программист в области глубокого обучения, Intel и Эдуард Замалиев, старший инженер-программист в области глубокого обучения, Intel

Будущие мероприятия:

06.08.2021 // 19:00 - Интеграция инструментов Intel oneAPI в платформу ML Space: практический тренинг по использованию средств разработки Intel oneAPI в ML Space
Выступающие: Игорь Мягков, ML разработчик, SberCloud и Дмитрий Сивков, инженер-консультант, Intel
Подробнее: Разработчик сервиса SberCloud ML и инженер-консультант Intel продемонстрируют возможности использования oneAPI – унифицированного набора средств  для  проектов  по  обработке данных, машинного обучения, анализа данных  для вычислительных платформ и ускорителей в рамках платформы ML Space.

07.08.2021 // 14:00 - Лаборатория ИИ vs. СOVID-19
Спикер: Аветисян Манвел Согомонович (Управляющий директор Лаборатории ИИ, Сбер)
Подробнее: В докладе будут рассмотрены решения, разработанные Лабораторией ИИ для борьбы с пандемией COVID-19: анализ КТ грудной клетки для определения степени поражения легких, анализ кашля для определения заболевания короновирусом, определение наиболее подверженных риску перевод на ИВЛ пациентов по записям электронной медицинской карты.

07.08.2021 // 18:00 - Распознавание языка жестов
Выступающий: Евгений Изутов, Deep Learning R&D Engineer, Intel
Подробнее: В последнее время мы видим все больше примеров успешного использования методов глубокого обучения для решения практических задач. Проделан большой путь от решения базовой задачи классификации, сделавшей имя глубокому обучению, до более полезных решений, таких как система помощи водителю или автоматический перевод иностранной речи. Последний пример включает расширенное определение языка – использование жестов и мимики вместо традиционных звуков. Жестовые языки долгое время оставались незамеченными, и машинный перевод на них не распространялся. Это было связано с отсутствием решений, способных распознавать язык жестов в реальном времени с приемлемым качеством. Мы разработали решение на основе методов глубокого обучения – ASLNet, и представим слушателю краткий обзор основных методов легковесного Action Recognition, расскажем о проблеме распознавания жестов в условиях ограниченного набора данных, представим пример Metric-Learning тренировки для повышения качества модели.

21.08.2021 // время уточняется - Одноголосный синтез речи на основе нейронных сетей
Выступающий: Андрей Ануфриев, Старший инженер-исследователь в области глубокого обучения, Intel
Подробнее: Генерация речи является важной темой для создания голосовых помощников и голосовых чат-ботов. На данном семинаре будет рассмотрена тема генерации речи с использованием глубоких нейронных сетей:

  1. Нейронные сети для преобразования текста в спектрограмму (Tacotron, ForwardTacotron, FastSpeech, Glow-TTS).
  2. Сети для генерации аудио формы из спектрограммы (MelGAN, HiFi-GAN).
  3. Метрики для задачи генерации текста.

Семинар будет полезен для слушателей, которые не имеют опыта в данной области, но знакомы с такими понятиями, как “преобразование Фурье”, “аудио спектрограммы” и пр.

20/21.08.2021 // время уточняется - Прикладные применения ruGPT-3, GPT-Neo, GPT-3 OpenAI: что можно и нужно сделать уже сейчас
Спикер: Шаврина Татьяна, Главный эксперт по технологиям, SberDevices
Подробнее: В рамках семинара мы посмотрим на возможности моделей, их актуальные применения и продукты после года выхода модели. Сравним возможности моделей разных размеров, успешность прототипов, продуктов для русского, английского и других языков.

27.08.2021 // 17:00 One-shot FaceSwap
Спикер: Чесаков Даниил, Data Scientist в SberAI
Подробнее: Overview современных методов переноса лица. В докладе будут детально рассмотрены методы переноса лица по одной source фотографии на target фотографию или видео. Остановлюсь на двух моделях FaceShifter, одна из которых делает непосредственно перенос, а вторая добавляет детали, которые были изначально на target. Также расскажу про то, как удалось улучшить качество переноса и сделать свой сервис FaceSwap

Track program