А вот и победитель и счастливый обладатель нашего супер-мерча! В дальнейшем надеемся и студент нашей магистратуры. Поздравляем Алексея и желаем ему успехов при поступлении!

🎓 — Семинар 28. Разработка и исследование методов и алгоритмов автоматического обнаружения и трекинга динамических объектов с восстановлением их 3D-моделей | Юшаа Мурхиж

На семинаре будут показаны разработанные модели глубокого обучения для обнаружения и отслеживания 3D-объектов в трехмерных облаках точек в заданной среде.

Будут рассмотрены разработанные модели для восстановления 3D моделей объектов и их 3D-позы. И разработанные модели для прогнозирования занятости и потоков в городской среде.

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #selfdriving

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

Скоро начинаем Радиоэфир, готовность 5 минут!

🎓 — Семинар 29. Curriculum Learning: выбор последовательности задач для обучения с подкреплением | Мария Нестерова

Завтра на семинаре выступит выпускница нашей магистерской программы МТИИ и ныне аспирантка нашего Центра, у которой уже 2 статьи на А*!

Если перед агентом стоит сложная задача, то для её освоения с нуля может потребоваться много времени. Один из способов решить эту проблему — рассмотреть сначала более простые задачи. Расписание обучения (Curriculum) позволяет автоматически выбрать задачи и определить порядок их изучения, что ускоряет процесс освоения сложных задач.

В первой части доклада будут рассмотрены существующие подходы к составлению расписания обучения. В рамках нашего исследования расписание обучения представлено в виде мета-агента, который выбирает задачи на основе анализа способностей обучающегося агента. Вторая часть доклада будет посвящена нашему методу и текущим результатам

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

Выступили на ROS-meetup. Была интересная дискуссия с коллегами из Центра робототехники Сбера и Яндекса об RL в робототехнике. Поругали Isaac, заступились за имитационное обучение и возложили надежды на Dreamer:)

Открыт приём заявок на конференции Нейроинформатика!

Открыли прием статей на конференцию Нейроинформатика-2024. Всех приглашаю подать работы в том числе и на трек "Reinforcement learning in neuroscience and artificial intelligence". Именно для этого трека помимо публикации в сборнике РИНЦ и Springer есть отличная возможность попасть в специальный выпуск журнала Cogntive Systems Research (Scopus, WoS Q1). Отправка и рецензирование идет в системе OpenReview. Дедлайн - 25 мая. Если что-то не успели на NeurIPS - присылайте к нам! 😁 В аттаче - официальный CFP с подробностями.

🎓 — Семинар 30. Методы построения мультимодальных карт помещений | Сергей Линок, Татьяна Земскова, Светлана Ладанова (все трое аспиранты нашего Центра)


На семинаре будет рассмотрена задача построения мультимодальной 3D карты помещения по последовательности RGBD изображений на основе визуально-текстовых признаков. Такое представление позволяет извлекать из окружающего пространства не только информацию для поиска объектов по открытому (произвольному) текстовому запросу, но и дает возможность робототехническим автономным агентам функционировать в сложных и нетипичных ситуациях.

В ходе доклада мы поделимся разработанным нами подходом, который позволяет не только значительно сократить ресурсоемкость и время построения мультимодальной карты, но и улучшает способность воспринимать окружение за счет графового представления сцены. Кроме того, в докладе будут представлены перспективные направления развития нашей работы с учетом полученного опыта и появлением новых интересных материалов и методов в 2024 году.

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #3D #Graph

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

Попалась недавно на глаза Национальная стратегия развития ИИ в России до 2030 года с обновлениями этого года. Если не брать в расчет разные терминологические проколы, то в целом направление верное. Крен с сторону больших моделей, вычислительных мощностей и публикаций в А* (до 450 в год в 2030 между прочим🦾) в нынешних условиях, конечно, необходим. Не забывают до сих и про AGI, доверенные и интерпретируемые системы. Все найдут свое место :) Хватит ли ресурсов ее реализовать?