📢Лекция 4 AI Knowledge Club

Уже завтра, 31.03.2025, аудитория Б-734 в 18:10

Тема: Сегментация и детекция
Лекторы: Даниил Зиновьев, Даниил Душенев

На этой лекции мы узнаем про прикладное применение CNN, про эволюцию решений таких задач как сегментация и детекция объектов, а так же затронем SOTA подходы задач. Семинар будет посвящен обучению топовой модели YOLO, попробуем ее запустить в realtime и посмотрим современные тулзы для работы с задачами CV

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📣Приглашаем всех посетить открытую лекцию от компании Smart Engines, посвященную Computer vision и Deep Learning.

Доклады будут читать сотрудники компании Smart Engines – технологического лидера на рынке распознавания документов в России и за рубежом. Несколько фактов о компании:
🟢Регулярные выступления на международных конференциях — сотрудники компании представляют свои разработки на ведущих научных площадках, таких как ICDAR, ICMV и другие.
🟢В топе по числу научных публикаций — Smart Engines входит в топ-2 по числу статей в журналах первого квартиля (Q1).
🟢Широкий патентный портфель — сотрудники компании владеют множеством патентов как в России, так и в США.

➡️Кроме того рекомендуем ознакомиться с их статьями на habr - вы сможете найти множество крутых материалов и подходов в решении задач в области CV и DL.

Доклады:
— «Что такое цвет и легко ли его воспроизвести» Дмитрий Николаев, д.т.н., технический директор
— «Использование преобразования Хафа в качестве слоя нейронной сети» Александр Шешкус, к.т.н., руководитель нейросетевого отдела
— «Как делать вычислительно-эффективные нейронные сети для edge-устройств» Елена Лимонова, к.т.н., руководитель отдела оптимизации
У студентов будут возможности:
🔵 задать вопросы о научной стажировке
🔵 неформально пообщаться со спикерами
🔵 обсудить перспективы развития в научной сфере и как компания поддерживает научные начинания сотрудников

🗓 21 апреля, 16:30 - 18:00
📍Медиацентр Точки рождения инноваций

Регистрация для гостей из других Университетов обязательна.

📢Лекция 5 AI Knowledge Club

Уже завтра, 14.04.2025, аудитория Б-734 в 18:10

Тема: Введение в NLP
Лекторы: Александр Горин, Даниил Зиновьев

Поговорим о том, как компьютеры учатся понимать текст: от мешка слов и Word2Vec до RNN и Seq2Seq. Затронем эмбеддинги, свёртки на тексте и разберёмся, почему RNN не справляются с длинными фразами. На семинаре напишем свой Seq2Seq-переводчик с нуля: разберёмся с encoder–decoder архитектурой и запустим модель, которая сама переводит фразы.

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢Лекция 6 AI Knowledge Club

Уже сегодня, 21.04.2025, аудитория Б-734 в 18:10

Тема: Начало трансформеров
Лекторы: Егор Гречин, Даниил Сергеев

Поговорим о том, как Transformer навсегда изменил обработку естественного языка: от механизма внимания (Self-Attention) до архитектуры encoder–decoder. Разберёмся, почему Transformer вытеснил RNN и LSTM, как работает Multi-Head attention и почему BERT и GPT - не одно и то же, хоть и имеют общую архитектуру

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢Лекция 7 AI Knowledge Club

Уже завтра, 28.04.2025, аудитория Б-734 в 18:10

Тема: Large Language Models
Лектор: Андрей Лаптев

Поговорим о том, где были трансформеры эти 8 лет (от выпуска Attention is All You Need до релиза LlaMa 4). Расскажем как обучаются и применяются LLM. Какие оптимизации в языковых моделях используются, для увеличения скорости вычислений и обучения на огромных объемах данных?

📎Подключение к занятию по ссылке → link

📢Лекция 8 AI Knowledge Club

Уже послезавтра, 12.05.2025, 📍ОНЛАЙН в 18:10

Тема: Мультимодальные модели
Лектор: Арсений Иванов

Разберем парадигму мультимодальных моделей, ландшафт, задачи и бенчмарки. Рассмотрим базовые кирпичики: ViT, Swin, CLIP, SigLIP. Посмотрим на хрестоматийные работы и их подходы для фьюза модальностей: Q‑Former (BLIP‑2), Flamingo + Perceiver Resampler, Fromage, GILL, LLAVA, Qwen2‑VL. А также обсудим техники обучения таких моделей. Перенесем мультимодальность в робототехнику: SayCan, RT‑1/RT‑2, OpenVLA

📎Подключение к занятию по ссылке → link

📢Лекция 9 AI Knowledge Club (last)

Уже завтра, 19.05.2025, аудитория Б-734 в 18:10

Тема: Мультиагентные системы
Лекторы: Даниил Стрижаков, Данила Малинин

На лекции расскажем, что такое агентность, для чего она нужна, как она работает на самом деле. Расскажем про текущие инструменты: что нужно, чтобы сделать своего агента? На семинаре создадим свой Perplexity, познакомимся с MCP и разберем такие продукты, как n8n.io и manus.im

📎 Подключение к занятию по ссылке → link

📢 Соревнование по DL в рамках обучения курса в AI Knowledge Club

Настало время продемонстрировать навыки, которым вы научились в AIKC! 😠

В этот раз, мы разработали задание по мульти классификации. Вам предстоит по описанию и обложке предсказать жанры, которые принадлежат игре. У вас есть ровно 1 неделя, чтобы продемонстрировать наилучший результат, который возглавит рейтинг.

➖ Условия:
- Зарегистрируйся на платформе Kaggle
- Приступай к соревнованию по ссылке
- У тебя есть 5 попыток в сутки, поэтому чем раньше приступишь - тем больше решений сможешь проверить.
- Дается 2 сабмита на приват
- Решения принимаются до 27 мая 12:00 включительно

Авторы лучших решений, возглавивших рейтинг, получат фирменные футболки AIKC и памятные подарки от партнера на заключительной встрече AIKC в конце мая🚬. Вас ждет приятный сюрприз, в виде крутых лекторов, но об этом расскажем подробно в другой раз!

❗️ Для топ 3-х мест нужно будет сделать небольшой питч своих решений, чтобы игра была честной

https://www.kaggle.com/competitions/aikc-course-final-competition/overview

❤️ Всем успехов!

📢 Мы с радостью сообщаем, что в клубе AIKC ITAM успешно завершился курс по основам глубокого обучения! 🔥

В течение последних недель мы провели увлекательный цикл лекций, где подробно разобрали основные принципы глубокого обучения. Среди тем были разобраны MLP, Computer Vision, NLP, Multimodal и многое другое.
Экспериментом стали Семинары😠, на которых мы:
- написали свой MLP на numpy и pytorch
- классфикацию аудио по спектрограммам
- переводчик с английского на русский
- дообучили bert на предсказание настроения
- реализовали свой Perplexity через LangGraph

〰️ Все лекции будут доступны для просмотра на нашем ютуб-канале: AI Knowledge Club
〰️ Материалы и ноутбуки хранятся в GitHub репозитории
📝 Форма для обратной связи по ссылке и обязательно написать @malinin_danila тем, кто хочет получить диплом и мерч.

От лица команды AIKC, выражаем огромную благодарность каждому из вас за активное участие и живой интерес к нашему курсу! Мы искренне рады реализовывать подобные образовательные проекты и надеемся, что вам понравился формат лекций и вы почерпнули много нового. Если материалы оказались для вас полезными, будем благодарны за «звёздочку⭐️» на GitHub-репозитории, а полученные знания пусть станут надёжным фундаментом для ваших будущих достижений

Спасибо всем большое! Stay tuned!

Доброе утро! Мы продлеваем сроки соревнования до 3 июня 12:00. Для новых самбитов была создана идентичное соревнование на kaggle. Чтобы поднять дух, завозим призы от нашего партнера Sber AI Lab 😠

Главные ссылки для участия:
- Само соревнование: link
- Baseline train: link
- Baseline weights: link
- Baseline inference: link (0.384 макро ф1 на паблике)
- Сustom metrics: link

☄️Настало время громких анонсов!

4 июня (среда) в 18:00 в Б-734 аудитории главного корпуса пройдет финальная встреча AI Knowledge Club в этом учебном году

➖ Мы совместно с Sber AI Lab подготовили мероприятие. Ниже детали того, что вас ждет:

1. Начинаем с выступления Дарьи Денисовой, ведущий специалист по исследованию данных Sber AI Lab с темой “Трансформеры в рекомендациях: архитектуры, данные, метрики”. У вас будет возможность задать по этой теме свои вопросы.
2. Мы постарались на славу за этот период, поэтому мы подведем итоги AI Knowledge Club. Нам есть чем и кем гордиться!
3. Наградим топ-3 победителей соревнования по мульти классификации, которое прямо сейчас проходит на Kaggle. Ещё можно успеть отправить парочку посылок, если вы ещё не пробовали своё решение предложить и выбиться в топ рейтинга https://www.kaggle.com/competitions/aikc-course-2025-final-competition-2/overview
4. Викторина на тему DL с розыгрышем фирменной футболки
5. И, конечно же, пицца-пати 🍕

📍 До встречи 4 июня (среда) в 18:00 в Б-734 аудитории главного корпуса.

🧠 Готов обсудить свежие ML-статьи и соревнования? Записывай даты!

Мы запускаем новый формат регулярных встреч. Теперь больше живого общения, разборов и актуальных тем из мира машинного обучения.

Competitive ML Club
🟢 Трансляции, посвящённые актуальным ML соревнованиям
🟢 Обсудим, как подходить к решению задач, послушаем призёров
Первая встреча 25 июня в 19:00, на ней призер Avito ML Cup поделится своим опытом и подходами к решению задачи

Reading Club
🟢 Вместе читаем и разбираем статьи по ML
🟢 Подробно обсуждаем и разъясняем сложные моменты: как быстро разобрать сложную статью, какие методы работают в реальных задачах, как идеи из исследований использовать в своих проектах
🟢 Отвечаем на ваши вопросы
Первая встреча 30 июня в 19:00

Следи за дальнейшими постами. До встречи!

📣 Внимание! Перенос даты

По техническим причинам мы переносим первую встречу Competitive ML Club на 26 июня в 19:00 (вместо 25 июня).

Встреча Reading Club остаётся без изменений

До встречи 26 июня — не пропустите!

👀 Мы запускаем серию коротких и полезных постов об актуальных соревнованиях по машинному обучению: разбираем задачи, как подойти к решению и подскажем полезные ресурсы и бейзлайны.

Что тебя ждёт:
💬 Разбор условий, данных и метрик
💡 Идеи публичных бейзлайнов
🔎 Полезные материалы: курсы, статьи

Кому подойдёт рубрика?
🟢 Новички, кто только начинает свой путь в мир соревновательного ML
🟢 Опытным участникам
🟢 Всем, кто хочет развиваться через практику

Если хочешь глубже погрузится в мир соревновательного мл, подключайся к нашей первой встрече Competitive ML Club, где мы регулярно будем обсуждать соревнования, делится фишками и отвечать на твои вопросы.

❗️ Не пропусти, наша первая встреча пройдёт уже 26 июня в 19:00.

➡️ Ждем в комментариях твои вопросы и предложения

📣 Make Data Count - Finding Data References (Kaggle)

📊 Какая задача?
Новая задача с практическим вкладом в науку: помогаем проекту Make Data Count автоматически находить и классифицировать ссылки на исследовательские данные в научных статьях. А заодно — боремся с тем, чтобы ценные датасеты не терялись в тени.

Нужно выделять упоминания наборов данных в тексте научной статьи и определять, какие из них:
🟢Primary — данные, созданные авторами статьи;
🟢Secondary — данные, заимствованные из других источников.


🗃 Данные:
🟢Полные тексты статей (PDF + XML), ~2 ГБ
🟢Обучающая разметка с типами ссылок
🟢Идентификаторы данных — DOI и accession ID (например, GSE12345, https://doi.org/...)

📈 Метрика:
F1-score: важно одновременно и не пропустить нужные ссылки (recall), и не ошибиться с лишними (precision). Лишние статьи или дубли — штрафуются.

📌 Сроки:
11 июня 2025 — старт соревнования
2 сентября 2025 — дедлайн входа и объединения в команды
9 сентября 2025 — дедлайн по сабмитам

📎 Ссылка на соревнование

✉ Так же мы сделали конспекты идей из отобранных публичных ноутбуков, на случай если не знаешь, как подступиться к задаче. В файле ты сможешь посмотреть, что участники успели протестировать из технологий и идей

Всем привет! Хотим поделиться анонсом курса RecSys от Sber AI Lab. Команда очень старалась сделать полезный курс, который охватывает базовые и SOTA подходы, поэтому будет полезен каждому🔥