Asa moadto: umaabot nga libre nga mga panghitabo alang sa mga propesyonal sa IT sa Moscow (Enero 14–18)

Mga panghitabo nga adunay bukas nga pagrehistro:

• AI ug Mobile
• NeurIPS Bag-ong Tuig Afterparty
• R Moscow Meetup #5
• Frontend Meetup sa Moscow (Gastromarket Balchug)
• Paghanas sa pagkat-on sa makina sa Avito 2.0

AI ug Mobile

Enero 14, 19:00-22:00, Martes

Giimbitahan ka namon sa usa ka miting bahin sa artificial intelligence, ang aplikasyon niini sa mga mobile device ug ang labing hinungdanon nga uso sa teknolohiya ug negosyo sa bag-ong dekada. Ang programa naglakip sa makapaikag nga mga taho, mga diskusyon, pizza ug maayong buot.

Usa sa mga mamumulong mao ang usa ka pioneer sa pagpaila sa pinakabag-o nga mga teknolohiya sa Hollywood, ang White House; ang iyang libro nga "Augmented: Life in the Smart Lane" gihisgutan isip usa sa iyang paboritong reference nga mga libro sa Presidente sa China sa iyang pakigpulong sa Bag-ong Tuig.

NeurIPS Bag-ong Tuig Afterparty

Enero 15, sugod sa 18:00, Miyerkules

• 18:00 Pagparehistro
• 19:00 Pagbukas - Mikhail Bilenko, Yandex
• 19:05 Pagpalig-on sa pagkat-on sa NeurIPS 2019: kung giunsa kini - Sergey Kolesnikov, TinkoffMatag tuig ang hilisgutan sa reinforcement learning (RL) nahimong mas init ug mas hyped. Ug matag tuig, ang DeepMind ug OpenAI nagdugang sugnod sa kalayo pinaagi sa pagpagawas sa usa ka bag-ong superhuman performance bot. Aduna bay butang nga mapuslanon sa luyo niini? Ug unsa ang pinakabag-o nga uso sa tanang RL diversity? Atong susihon!
• 19:25 Pagrepaso sa trabaho sa NLP sa NeurIPS 2019 - Mikhail Burtsev, MIPTKaron, ang pinakabag-o nga mga uso sa natad sa pagproseso sa natural nga pinulongan nalangkit sa pagtukod sa mga arkitektura base sa mga modelo sa pinulongan ug mga graph sa kahibalo. Ang taho maghatag usa ka kinatibuk-ang panan-aw sa mga buhat diin kini nga mga pamaagi gigamit sa pagtukod sa mga sistema sa dialogo aron ipatuman ang lainlaing mga gimbuhaton. Pananglitan, alang sa pagpakigsulti sa kinatibuk-ang mga hilisgutan, pagdugang sa empatiya ug pagpahigayon sa tumong-oriented nga dayalogo.
• 19:45 Mga paagi sa pagsabut sa matang sa nawong sa pagkawala function - Dmitry Vetrov, Faculty sa Computer Science, National Research University Higher School sa EconomicsAkong hisgutan ang daghang mga papel nga nag-usisa sa dili kasagaran nga mga epekto sa lawom nga pagkat-on. Kini nga mga epekto naghatag kahayag sa dagway sa nawong sa pagkawala function sa gibug-aton luna ug nagtugot kanato sa pagbutang sa unahan sa usa ka gidaghanon sa mga pangagpas. Kung mapamatud-an, mahimong mas epektibo nga makontrol ang gidak-on sa lakang sa mga pamaagi sa pag-optimize. Makahimo usab kini nga posible nga matagna ang makab-ot nga kantidad sa function sa pagkawala sa sample sa pagsulay sa wala pa matapos ang pagbansay.
• 20:05 Pagrepaso sa mga buhat sa panan-awon sa kompyuter sa NeurIPS 2019 - Sergey Ovcharenko, Konstantin Lakhman, YandexAtong tan-awon ang mga nag-unang bahin sa panukiduki ug pagtrabaho sa panan-awon sa kompyuter. Atong sulayan nga masabtan kung ang tanan nga mga problema nasulbad na gikan sa punto sa panglantaw sa akademya, kung ang madaugon nga martsa sa GAN nagpadayon sa tanan nga mga lugar, kinsa ang misukol niini, ug kung kanus-a mahitabo ang wala'y kontrol nga rebolusyon.
• 20:25 Pagpahulay sa kape
• 20:40 Pag-modelo sa mga han-ay nga adunay walay kinutuban nga han-ay sa henerasyon - Dmitry Emelianenko, YandexGisugyot namo ang usa ka modelo nga makasal-ot sa mga pulong ngadto sa arbitraryong mga dapit sa namugna nga sentence. Ang modelo hingpit nga nakakat-on sa usa ka kombenyente nga han-ay sa pag-decode base sa datos. Ang labing maayo nga kalidad nakab-ot sa daghang mga dataset: alang sa paghubad sa makina, paggamit sa LaTeX ug paghulagway sa imahe. Ang taho gipahinungod sa usa ka artikulo diin among gipakita nga ang nakat-unan nga han-ay sa pag-decode aktuwal nga makatarunganon ug espesipiko sa problema nga nasulbad.
• 20:55 Reverse KL-Divergence Training of Prior Networks: Improved Uncertainty and Adversarial Robustness - Andrey Malinin, YandexAng mga pamaagi sa ensemble alang sa pagbanabana sa kawalay kasiguruhan bag-o lang nga gipadapat sa mga tahas sa pagtuki sa sayop nga klasipikasyon, pag-ila sa input nga wala sa pag-apod-apod ug pagtuki sa pag-atake sa kaaway. Ang mga Nauna nga Networks gisugyot isip usa ka pamaagi aron epektibong sundon ang usa ka grupo sa mga modelo alang sa klasipikasyon pinaagi sa pag-parameter sa usa ka Dirichlet nga una nga pag-apod-apod sa mga pag-apod-apod sa output. Kini nga mga modelo gipakita nga mas maayo ang mga alternatibong pamaagi sa ensemble, sama sa Monte-Carlo Dropout, sa tahas sa out-of-distribution input detection. Bisan pa, ang pag-scale sa Nauna nga Networks sa komplikado nga mga dataset nga adunay daghang mga klase lisud gamit ang pamatasan sa pagbansay nga orihinal nga gisugyot. Kini nga papel naghimo og duha ka kontribusyon. Una, gipakita namo nga ang angay nga sukdanan sa pagbansay alang sa Prior Networks mao ang reverse KL-divergence tali sa Dirichlet distributions. Gitubag niini nga mga isyu ang kinaiya sa mga pag-apod-apod sa target sa datos sa pagbansay, nga makapahimo sa mga nag-una nga network nga malampuson nga mabansay sa mga buluhaton sa klasipikasyon nga adunay arbitraryong daghang mga klase, ingon man ang pagpaayo sa out-of-distribution detection performance. Ikaduha, pagpahimulos niining bag-ong sukdanan sa pagbansay, kini nga papel nag-imbestigar gamit ang Prior Networks aron makamatikod sa mga pag-atake sa kontra ug nagsugyot og usa ka kinatibuk-ang porma sa adversarial nga pagbansay. Gipakita nga ang pagtukod sa malampuson nga adaptive whitebox attacks, nga makaapekto sa prediksyon ug paglikay sa detection, batok sa Prior Networks nga gibansay sa CIFAR-10 ug CIFAR-100 gamit ang gisugyot nga pamaagi nagkinahanglan og mas dako nga kantidad sa computational nga paningkamot kay sa mga network nga gidepensahan gamit ang standard adversarial pagbansay o MC-dropout.
• 21:10 Panel discussion: "NeurlPS, nga mitubo pag-ayo: kinsa ang mabasol ug unsa ang buhaton?" - Alexander Krainov, Yandex
• 21:40 Afterparty

R Moscow Meetup #5

Enero 16, 18:30-21:30, Huwebes

• 19:00-19:30 "Pagsulbad sa mga problema sa operasyon gamit ang R para sa mga dummies" - Konstantin Firsov (Netris JSC, Chief Implementation Engineer).
• 19:30-20:00 "Pag-optimize sa imbentaryo sa tingi" - Genrikh Ananyev (PJSC Beluga Group, Ulo sa automation sa pagreport).
• 20:00-20:30 "BMS sa X5: kung giunsa ang paghimo sa proseso sa negosyo nga pagmina sa wala’y istruktura nga mga POS log gamit ang R" - Evgeniy Roldugin (X5 Retail Group, Ulo sa Departamento sa Pagkontrol sa Kalidad sa Serbisyo), Ilya Shutov (Media Tel, Ulo sa data scientist sa Departamento).

Frontend Meetup sa Moscow (Gastromarket Balchug)

Enero 18, 12:00-18:00, Sabado

• "Kanus-a kini angay nga isulat pag-usab ang usa ka aplikasyon gikan sa wala, ug kung giunsa pagkombinsir ang negosyo niini" - Alexey Pyzhyanov, developer, SiburAng tinuud nga istorya kung giunsa namon pag-atubang ang teknikal nga utang sa labing radikal nga paagi. Sultihan ko ikaw bahin niini:
  1. Ngano nga ang usa ka maayo nga aplikasyon nahimo nga usa ka makalilisang nga kabilin.
  2. Giunsa namo paghimo ang lisud nga desisyon nga isulat pag-usab ang tanan.
  3. Giunsa namon gibaligya kini nga ideya sa tag-iya sa produkto.
  4. Unsa ang migawas niini nga ideya sa katapusan, ug ngano nga wala kami magbasol sa among gihimo nga desisyon.

• "Vuejs API nagbiaybiay" - Vladislav Prusov, Frontend developer, AGIMA

Paghanas sa pagkat-on sa makina sa Avito 2.0

Enero 18, 12:00-15:00, Sabado

• 12:00 "Zindi Sendy Logistics Challenge (rus)" - Roman Pyankov
• 12:30 "Data Souls Wildfire AI (rus)" - Ilya Plotnikov
• 13:00 Pagpahulay sa kape
• 13:20 "Topcoder SpaceNet 5 Challenge & Signate The 3rd Tellus Satellite Challenge (eng)" - Ilya Kibardin
• 14:00 Pagpahulay sa kape
• 14:10 "Codalab Automated Time Series Regression (eng)" — Denis Vorotyntsev

Source: www.habr.com