📢Лекция 3 AI Knowledge Club

А уже в этот четверг, послезавтра, 14.03.2024, аудитория Б-4

Тема: NLP, токенизация и text representation
Лектор: Лев Новицкий

На лекции мы поговорим про основы NLP, такую фундаментальную вещь как токенизация и каким образом удобно математически представлять текст для обучения моделей

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢Лекция 4 AI Knowledge Club

А уже в этот четверг, послезавтра, 21.03.2024, аудитория Б-4

Тема: Рекуррентные сети, RNN
Лектор: Андрей Лаптев

На лекции мы поговорим про отдельный вид нейросетей - рекуррентных сетях, которые способны работать с последовательностями произвольной длины. Какие есть типы этих сетей и почему это круто/полезно/вечно

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢 Семинар по Лекции 3, 4 - AI Knowledge Club

А уже в этот четверг, завтра, 28.03.2024, аудитория Б-4

Тема: Обучение Word2Vec и рекуррентных сетей
Лектор: Лев Новицкий

На семинаре мы повторим модель word2vec и основные рекуррентные сети и попробуем обучить их с нуля, а также обсудим их применение в реальных задачах

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢Лекция 5 - AI Knowledge Club

А уже в этот четверг, послезавтра, 11.04.2024, аудитория Б-934

Тема: Архитектура Transformer, механизм Attention
Лектор: Арсений Иванов

На лекции мы расскажем про одну из самых важных архитектур в современной области глубинного обучения - трансформер, и почему механизм внимания так сильно помогает в решении реальных нетривиальных задач NLP. Мы разберем архитектуру трансформера, включая FeedForward, SelfAttention, CrossAttention, а еще постараемся понять роль позиционного кодирования в модели и разных регуляризаторов и оптимизаций. Мы также подробно рассмотрим декодер и маскированный Attention и процедуру обучения таких моделей.

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢 Уже завтра пройдет первый научный митап в этом семестре! Во время него мы вместе разберемся, как менять стадию инференса диффузионной модели для решения задачи восстановления изображений без дополнительной тренировки.

Тема: Training-free методы для решения задачи восстановления изображения с помощью диффузионных моделей.

Докладчик: Николай Калязин

Статьи:
- https://arxiv.org/abs/2209.14687 - Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
- https://arxiv.org/abs/2212.00490 - Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model
- И не только!

📎 Завтра, 23 апреля, в 18:00, online -> link для подключения

📢 Лекция 6 AI Knowledge Club

А уже в этот понедельник, 29.04.2024, онлайн, мы погрузимся в мир компьютерного зрения и развития сверточных нейронных сетей

Тема: Компьютерное зрение и сверточные нейронные сети
Лектор: Калязин Николай

На лекции мы поговорим про то, что такое компьютерное зрение, разберем различные задачи, а также поймем, что такое свертки и почему их так много используют в компьютерном зрении, и посмотрим, когда линейные слои тоже делают SOTA.

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢 Лекция 7 AI Knowledge Club

И еще одна лекция, в этот четверг, 02.05.2024, онлайн, мы обсудим задачи сегментации и детеции

Тема: Задачи компьютерного зрения: сегментация, детекция
Лектор: Стрижаков Даниил

На лекции обсудим постановку задач, основные моменты, существующие архитектуры и где вообще применяются алгоритмы сегментации и детекции.

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢 Лекция 8 AI Knowledge Club

Предпоследняя лекция курса, уже в этот понедельник (завтра), 13.05.2024, онлайн, мы обсудим генеративный искусственный интеллект и автокодировщики.

Тема: Автокодировщики, VAE, GAN
Лектор: Жданов Максим

На лекции мы разберем автокодировщики, вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN). Обсудим как работают базовые алгоритмы и попробуем понять, как с помощью добавления шумов и нормального распределения генерировать кошек и собак.

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

🎓 Друзья, ai knowledge club поздравляет вас с началом нового учебного года! Пусть этот год принесет вам много знаний, ярких событий и новых открытий в сфере AI!
———
В этом учебном году мы подготовили для вас много интересного:

📬 «AI-дайджесты»:
Каждую неделю мы будем делиться с вами свежими новостями и актуальными материалами. Такими как Новости в сфере AI и Полезные материалы.

🍁 «Митапы и мероприятия»:
Особое внимание в этом году уделяем митапам, которые будут проводиться каждые два месяца! Вас ждут увлекательные встречи с экспертами и интересные коллаборации с нашими партнерами. Не пропустите возможность расширить свои знания и найти новых друзей по интересам.

📚 «Образовательный контент»:
- Разборы статей и исследований – углубляемся в современные научные работы и обсуждаем их с профессионалами.
- Кейсы и примеры реальных проектов – разбираем успешные решения задач, в том числе соревнований на Kaggle.
- AI-челленджи и хакатоны – участвуйте в соревнованиях, решайте сложные задачи и выигрывайте призы!

🟢 И, конечно, мы запустим онлайн курсы по различным AI дисциплинам, чтобы вы могли углубить свои знания в интересующих вас областях.
———
Следите за обновлениями, участвуйте в наших мероприятиях и пусть этот учебный год станет для вас этапом больших успехов в мире AI.

Т-Банк проведет митап по временным рядам!

Встреча пройдет 24 сентября в Москве. Спикеры из Т-Банка и ecom. tech (ex Samokat. tech) обсудят:

— эмбеддинги для временных рядов как возможность упростить генерацию признаков для разнородных данных;
— тонкости в задаче офлайн-мониторинга;
— особенности работы предиктивных моделей для разных видов спроса.

📍 Встречаемся на T-Meetup: Time Series. Final Fantasy 24 сентября в 18:30 в T-Space на «Белорусской». Регистрируйтесь и зовите с собой друзей и коллег.

☄️Дайджест "Первые шаги в ML индустрию".
Сегодня мы собрали несколько курсов для поэтапного становления твердым Junior+ разработчиком в сфере AI.

🍁 1. «Основы программирования: Python»
Для начала в мире машинного обучения необходимо владеть хотя бы базовым уровнем Python — одного из самых популярных языков программирования в области ML. Курсы на Stepik Python для начинающих и Продвинутый курс по Python помогут освоить язык с нуля до продвинутого уровня.

🍁 2. «Математика — основа машинного обучения»
Для уверенного движения вперёд нужно понимать линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей. В этом помогут следующие ресурсы:

- Курс по мат. статистике от Карпова — легендарный курс по статистике для Аналитиков и ML инженеров.
- Линейная алгебре и Математический анализ - лекции от 3blue1brown по основам высшей математики, которую проходят студенты на первом курсе университета.
- Линейная алгебра от DLS - база по Линейной алгебре для изучения ML.

🍁 3. «Изучение классического ML»
Когда вы освоили Python и математику, пора погружаться в мир классических алгоритмов машинного обучения. Здесь начинается самое интересное:

- Курс по машинному обучению на Stepik — вводный курс по ML, который задаст вектор развития
- Курс DLS (часть 1) и Курс DLS (часть 2) — углубленные курсы от Deep Learning School.
- Курс от aikc на YouTube — курс по ML от нашего клуба от a до я.

> Для глубокого погружения в ML будет познавательно изучить Курс от Радослава Нейчева и всеми любимый Хэндбук от Яндекса, после которых можно идти в R&D.

❗️Если вы где то остановились или вам не понравился курс - самое главное не бросайте! Есть другие аналоги высокого уровня: Курс от ВШЭ по машинному обучению, Тренировки по ML от Young&&Yandex и Machine Learning course от Girafe AI.

🍁 4. «Что дальше? Развитие и хакатоны»
Для развития в индустрии нужно строить портфолио и участвовать в хакатонах. Начать можно с Kaggle — одной из крупнейших платформ для соревнований по ML. Там вы найдете большой ассортимент задач и разобранных ноутбуков - для старта самое то.

К доп материалам мы отнесли Курс по MLOps от Яндекса, Курс по Docker от Карпова и Основы Git от Яндекс.Практикума, которые понадобятся каждому уважающему себя ML инженеру.

📎 Хакатон от RuCode - отличный шанс показать себя, познакомиться с новыми ребятами и круто начать свой путь в ML индустрию. Осталось несколько дней до конца 1 этапа, где можно создать свой AI продукт, так и получить стажировку.

☄️7 октября пройдет митап от AI Knowledge Club — твой шанс познакомиться с удивительным миром искусственного интеллекта!

На митапе вас ждет:
1) Планы aikc на новый учебный год
2) Лекция на тему "Что такое ML" и "Соревнования в сфере AI"
3) Q&A сессия со столпами aikc
4) Success ML story
5) Викторина на тему ML с подарками от Young&&Yandex
6) Пицца пати 🍕

🤝 Кроме того, вас ждёт отличная возможность познакомиться с участниками нашего ML-клуба и пообщаться с профессионалами, которые готовы поделиться своим опытом! Так же познакомитесь с представителем Young&&Yandex, главным партнером нашего митапа.

📍 Ждем тебя 7 октября в 18:00 в Б-934 главного корпуса НИТУ МИСИС

📎 Музыка и искусственный интеллект — два мира, которые могут объединиться благодаря тебе! Хакатон XLabs AI — это не только шанс победить, но и возможность создавать инновации в AI для музыки. Успей подать заявку до 1 ноября и присоединись к музыкальной революции!

Готов стать частью будущего музыкальной AI индустрии? Прими участие в хакатоне XLabs AI, который пройдет с 2 по 17 ноября!

Тебе предстоит разработать нейросеть, которая сможет петь на русском языке по заданным текстовым инструкциям, с возможностью адаптации к другим языкам в будущем 🎵

Тебя ждут:
👉 Уникальная задача и 2 недели на разработку решения совместно с экспертами AI индустрии.
👉 Призовой фонд 2 миллиона рублей!
👉 Возможность стать сотрудником в передовой AI-лаборатории и выступить на международной конференции в Минске.

Скорее собирай команду до 5 человек или ищи будущих тиммейтов, которые готовы объединиться и победить в чате ✌️

Подай заявку до 1 ноября 23:59 и стань частью революции в мире музыки! 🔥