🎓 — Семинар 34. Обзор конференции ICLR | Александр Панов, Алексей Ковалёв, Алексей Скрынник, Леонид Угадяров

С 7 по 11 мая в Вене (Австрия) прошла конференция ICLR, которая является одной из ключевых конференций в области глубокого обучения и искусственного интеллекта в целом.

В этом году на конференции были представлены две работы, авторами которых являются сотрудники Центра: первая про эффективные объектно-центричные модели SMM, а также работа про активное обучения для поиска конформаций молекул GOLF.

Доклад на семинаре будет посвящён обзору конференции, а также обсуждению статей, вызвавших интерес у докладчиков.

📹 Трансляция Youtube

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

#семинары #конференции #RL #DL

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

Рецензировать статьи стало намного проще!

Спасибо @ai_panov

🎓 — Семинар 35. Object-Centric Dreamer | Леонид Угадяров

В докладе будет рассмотрен разработанный алгоритм обучения с подкреплением Object-Centric Dreamer, где модель среды реализована с помощью новой объектно-центрированной модели пространства состояний Object-Centric RSSM на основе графового варианта рекуррентного блока GRU.

📹 Трансляция Youtube

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

#семинары #RL

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

🎓 — Семинар 36. Разработка и исследование методов и алгоритмов автоматического планирования пространственного поведения робототехнической платформы | Маис Жамал

Робототехнические платформы часто работают в непредсказуемых и изменяющихся условиях, где требуется быстрое и точное принятие решений. Автоматическое планирование поведения роботов способствует повышению эффективности выполнения задач и увеличению безопасности как самих роботов, так и окружающих объектов и людей.

На семинаре будут рассмотрены разработанные методы для планирования поведения робота: адаптивное дерево поведения, основанное на нахождение оптимальной структуры дерева поведения с помощью генетического программирования; метод планирования поведения FFStreams, интегрирующий планирование действий (принятие решений) с планированием траектории движения, с предсказанием траектории препятствий для выполнения манёвров беспилотного автомобиля при наличии динамических препятствий.

📹 Трансляция Youtube

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

#семинары #robotics #planning

Нельзя не запостить в нынешнее время, хотя роль GPT-4 всё-таки пока переоценена 😊

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

C 7 по 14 июля 2024 года в г.Коломне пройдет Летняя школа РАИИ.
https://raai-school.ru
Для участия в Летней школе РАИИ приглашаются студенты бакалавриата 2-4 курсов, магистранты, аспиранты и докторанты вузов и иных научно-образовательных организаций.
В этом году школа пройдет при поддержке Коломенского института Московского политеха.
Что включает Летняя школа?
• Лекции от ведущих специалистов в области искусственного интеллекта в России.
• Практикумы (воркшопы).
• Проектная работа.
• Оооочень много общения и интересных знакомств!
Участие в Летней школе — бесплатное.
Для участников конференции забронировано проживание в комфортных домиках кемпинга «У Кремля» по льготным ценам.
Основные треки:
• Робототехника и многоагентные системы;
• LLM и NLP;
• ML, Big Data и Computer Vision;
• Knowledge engineering и разработка ИС.
Подача заявки на участие - до 1 июля 2024 г. Подать заявку можно по ссылке: https://raai-school.ru/registration.

🎓 — Семинар 37. Защита магистерских диссертаций выпускников магистерской программы ЦКМ МТИИ 2022-2024

Сегодня состоится защита, дипломных работ магистров. Во время обучения на нашей программе ими получены новые знания и навыки, опыт в написании статей и выполнения прикладных задач в одних из самых перспективных направлениях развития ИИ от робототехники до работы с большими языковыми моделями.

Мы желаем успеха на предстоящей защите, будем рады видеть их в аспирантуре нашего Центра и желаем дальнейшего успешного развития научной и профессиональной карьеры!

📹 Трансляция Youtube

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

#семинары #магистратура

💫 — Начинаем защиту, присоединяйтесь к трансляции!

#offtop
🙌🙌🙌🙌 Разыскиваются ML-based стартапы!

Прием заявок: до 21 июля
Дата проведения программы: август – октябрь
Формат: онлайн
Организаторы: Центр "Пуск" МФТИ в сотрудничестве с Минэкономразвития РФ на базе Центров «Мой бизнес»
Участие: бесплатно

Подавайте заявку на участие в полной программе, если ваш стартап:
➡️ Основан на технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта
➡️Находится на станции работающего прототипа или продукта с доказанным рыночным спросом

Только 30 стартапов из всех получат возможность поработать с опытными менторами из индустрии ИИ и машинного обучения.

Подать заявку на участие в отборе можно на странице программы.

26 июля в Telegram-канале программы опубликуем результаты отбора стартапов, там же будут опубликованы анонсы открытых образовательных мероприятий, доступных для всех.

Успеха!

🎓 — Семинар 1. Разработка и исследование методов и алгоритмов автоматического обнаружения и трекинга динамических объектов с восстановлением их 3D-моделей | Юшаа Мурхиж

Предзащита кандидатской диссертации.
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

💫 — Присоединяйтесь к трансляции!

🎓 — Семинар 2. Разработка и исследование методов и алгоритмов адаптивного планирования маневров беспилотного автомобиля | Маис Жамал

Робототехнические платформы часто работают в непредсказуемых и изменяющихся условиях, где требуется быстрое и точное принятие решений. Автоматическое планирование поведения роботов способствует повышению эффективности выполнения задач и увеличению безопасности как самих роботов, так и окружающих объектов и людей.

На семинаре будут рассмотрены разработанные методы для планирования поведения робота: адаптивное дерево поведения, основанное на нахождение оптимальной структуры дерева поведения с помощью генетического программирования; метод планирования поведения FFStreams, интегрирующий планирование действий (принятие решений) с планированием траектории движения, с предсказанием траектории препятствий для выполнения манёвров беспилотного автомобиля при наличии динамических препятствий.

📹 Трансляция Youtube

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

#семинары #robotics #planning

💫 — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

Пока OpenAI работает, мы тоже не сидим сложа руки и неделю назад анонсировали нашу новую базовую (foundation) модель MAPF-GPT - теперь для мультиагентных задач. Навигация агентов с частичной наблюдаемостью треубет сильных навыков предсказания поведения других агентов и умения разрешать конфликты, которых становится тем больше, чем самих агентов. Для задачи MAPF это первая в мире базовая модель, которая еще и бьет все SOTA решения, которые есть на данный момент. Для этой классической области, которая долго держалась под напором обучаемых подходов, это действительно прорыв. В работе наша базовая модель демонстрирует и zero-shot обучение на новых задачах, что открывает новые перспективы для исследователей MAPF. Со всеми фишками модели можно познакомиться на гитхабе, где есть и удобная кодолаб тетрадка, где можно "погонять" агентов и посмотреть своими глазами, как они разрешают конфликты, даже когда их больше 100 на карте. Там же есть и веса всех трех размеров модели и датасет для обучения.

🎓 — Семинар 3. Разработка методов и алгоритмов на биологических принципах представления информации в обучении с подкреплением | Петр Кудеров

Исследования посвящены разработке биологически вдохновленных методов, которые помогают агентам обучаться, обрабатывать и запоминать информацию в сложных условиях. Пётр сосредоточился на том, как можно улучшить представление пространственно-временных данных с помощью моделей, основанных на принципах работы мозга.

Предложенные модели позволяют обучаться в реальном времени, быстрее обрабатывать и запоминать информацию, а также быстро адаптироваться к изменениям. Особое внимание уделено обучению без учителя, влиянию аттракторных сетей на обобщающие информации, соревновательным сетям и памяти, что открывает новые возможности для решения задач в динамических средах.

👉🏻 Дата: 19.09.24, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

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

#семинары #Neuro

💫 — Начинаем семинар присоединяйтесь к трансляции!

Алабуга, 5-й уровень автономности беспилотных грузовиков 🚛 достигнут благодаря слаженной работе команды Автороботикс МАДИ - МФТИ. Конкурс ещё идёт и в ближайшие дни попытаемся преодолеть полный технологический барьер, но впечатляющий результат уже достигнут. Мы поехали, что даже небольшие некоммерческие исследовательские команды могут делать такие технологические прорывы🦾