Начали семинар https://www.youtube.com/watch?v=uDVxszGZ5PE, присоединяйтесь!

Обучение с подкреплением для разработки систем общего искусственного интеллекта | Александр Игоревич Панов, руководитель Центра когнитивного моделирования МФТИ, заведующий лабораторией когнитивных динамических систем МФТИ

Сегодня, 12 апреля, в 16:00 Мск

https://www.youtube.com/watch?v=2MZDjYSEInw

Современные методы планирования поведения интеллектуальных агентов | Константин Сергеевич Яковлев, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" РАН, преподаватель кафедры системных исследований МФТИ

Сегодня, 12 апреля, в 19:00 Мск

https://youtu.be/9I41ZzqJhqc

Системы компьютерного зрения в беспилотном транспорте и робототехнике | Дмитрий Александрович Юдин, заведующий лабораторией интеллектуального транспорта Центра когнитивного моделирования МФТИ

Завтра, 13 апреля, в 15:00 Мск

https://www.youtube.com/watch?v=5qZ1MaFPHSo

Локализуй робота на Физтехе!

Наш трек на хакатоне Я-профессионал
https://cogmodel.mipt.ru/iprofitrack1

Необходимо разработать решение по локализации мобильного робота Clearpath Husky по данным его бортовых видеокамер на территории кампуса МФТИ, в том числе с использованием нейронных сетей.
Под локализацией понимается определение пространственных координат робота на трехмерной карте кампуса МФТИ

Материалы: Лекция Юдина Д.А. https://docs.google.com/presentation/d/1V_GAO99hUg2CY..

Чат в телеграм для участников: https://news.1rj.ru/str/iprofiloc

https://www.youtube.com/watch?v=pmKldePXbWA&t=10s

Семинар 13: Visual Question Answering работы 2020 | Алексей Ковалев

Visual Question Answering (ответ на вопрос по изображению) – задача, которая объединяет в себе подходы компьютерного зрения и обработки естественного языка и заключается в ответе на вопрос, заданный по изображению.
Доклад посвящен двум вопросам, в первой части будет краткий обзор работ за 2020 год, представленных на ведущих международных конференциях. Во второй части поговорим о разрабатываемом в нашем Центре решении для VQA, объединяющем знаковую картину мира и векторно-символьные архитектуры.

👉🏻Дата: 15.04.21, четверг, в 17:00

Трансляция Zoom: https://vk.cc/bXH0Ab
Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

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

Начали семинар, присоединяйтесь! https://www.youtube.com/watch?v=6RSnEpqDIzg

Семинар 14: Обзор работ по обучению с подкреплением с конференции AAMAS 2020 | Александра Яковлева

AAMAS (International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems), что в переводе на родной язык означает - Международная конференция по автономным агентам и мультиагентным системам.

Автором первой обозреваемой статьи "Deep Residual Reinforcement Learning", выйгравшей номинацию "Best Paper Award" конференции, является группа нашего английского коллеги из Оксфорда Шимона Вайтсона, также специализирующегося на обучение с подкреплением. В которой, они предлагают технику двунаправленной целевой сети для стабилизации остаточных алгоритмов, что дает остаточную версию DDPG, которая значительно превосходит обычный DDPG в тесте DeepMiотnd Control Suite. https://deepmind.com/research/open-source/deepmind-control-suite

Вторая статья в обзоре - "Gifting in Multi-Agent Reinforcement Learning" канадской группы из университета McGill, в которой авторы отказываются от предположения, что многоагентное обучение с подкреплением обычно изучается на основе унаследованного от классического обучения с подкреплением подхода: функция вознаграждения является исключительным свойством окружающей среды и изменяется только под действием внешних факторов, - и вводят равное вознаграждение, при котором агенты могут сознательно влиять на функцию вознаграждения друг друга. В статье демонстрируют, что этот подход может значительно улучшить процесс обучения в условиях распределения ресурсов, и провести предварительный анализ комплексного воздействия дарований на динамику обучения.


👉🏻Дата: 22.04.21, четверг, в 17:00

Трансляция Zoom: https://vk.cc/bXH0Ab
Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

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

Начинаем семинар, присоединяйтесь! https://www.youtube.com/watch?v=sS6nFXINO5Q!

Небольшое интервью для Российской Академии Транспорта от заведующего лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ (ЦКМ) Дмитрия Юдина про беспилотные технологии и Tesla.
http://rosacademtrans.ru/bezopasnost_bespilotnikov/

#news

Семинар 15: Обзор современных методов SLAM, учитывающих динамические объекты | Сергей Линок
Анализ методов визульной локализации в трехмерном облаке точек | Илья Белкин

Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) - это ежегодная научная конференция, посвященная достижениям в робототехнике. Это одна из ведущих конференций в своей области, наряду с Международной конференцией по интеллектуальным роботам и системам (IROS).

На семинаре будут рассмотрены подходы к решению задачи vSLAM в динамичных средах. Обзор включает в себя 20 статей, в том числе с коференций IROS и ICRA за 2018 - 2021 годы.

Второй доклад отведен анализу современных методов локализации с помощью камеры на трехмерной карте. Будут представлены идеи подходов, а также результаты некоторых из них на датасете, собранного с помощью мобильного робота ClearPath Husky.

👉🏻Дата: 29.04.21, четверг, в 17:00

Трансляция Zoom: https://vk.cc/bXH0Ab
Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

Подключайтесь к живому обсуждению!

Начинаем семинар, присоединияйтесь! https://youtu.be/S-clCZhv4dA

Сегодня последний день заявок на летнюю школу РАИИ! http://school.raai.org

Семинар 16: Методы и алгоритмы планирования и маршрутизации для групп мобильных роботов | Заин Али

На семинаре будет представлен обзор известных решений проблемы планирования траектории для группы роботов и ее вариантах. Вторая часть презентации будет посвящена задаче планирования пути с одновременной маршрутизацией с приблизительными и оптимальными решениями этих задач. Для каждого решения будет кратко описана идея алгоритма с примерами.

👉🏻Дата: 13.05.21, четверг, в 17:00

Трансляция Zoom: https://vk.cc/bXH0Ab
Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

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

#подготовка #магистратура

Математика для поступающих в магистратуру
Гармонический анализ
https://abitu.net/course/1134

#подготовка #магистратура

Математика для поступающих в магистратуру
Математический анализ, часть 2
https://abitu.net/course/1122

Начинаем семинар, присоединяйтесь! https://www.youtube.com/watch?v=oV8umhZbmhk

Семинар 17: Анализ классических и нейросетевых методов комплексирования данных одометрии | Линар Абдразаков и
Анализ методов построения карт проходимости на основе комплексирования данных | Андрей Криштопик

Одной из важнейших задач в робототехнике является задача определение точного местоположения робота – проблема локализации или позиционирования. Данная проблема очень важна, так как информация о точном местоположении робота необходима для решения более сложных и комплексных задач навигации, построения пути и построения карты окружающей среды.

На сегодняшний день существует несколько различных подходов к решению проблемы локализации. Любые методы оценки позиции робота имеют погрешности, обусловленные различными факторами физической среды. Для оценки этих погрешностей и уточнения реальной позиции робота на данный момент также существуют различные методики, которые мы рассмотрим на сегодняшем семинаре.

👉🏻Дата: 20.05.21, четверг, в 17:00

Трансляция Zoom: https://vk.cc/bXH0Ab

Начинаем семинар, присоединяйтесь! https://www.youtube.com/watch?v=mCe7OU7cWMY