ProHoster > Blogs > interneta ziņas > Kurp doties: gaidāmie bezmaksas pasākumi IT profesionāļiem Maskavā (14.ā€“18. janvāris)

Kurp doties: gaidāmie bezmaksas pasākumi IT profesionāļiem Maskavā (14.ā€“18. janvāris)

Kurp doties: gaidāmie bezmaksas pasākumi IT profesionāļiem Maskavā (14.ā€“18. janvāris)

Pasākumi ar atklātu reģistrāciju:


AI un mobilās ierīces

14. janvāris 19:00-22:00, otrdiena

Aicinām uz tikÅ”anos par mākslÄ«go intelektu, tā pielietojumu mobilajās ierÄ«cēs un jaunās desmitgades svarÄ«gākajām tehnoloÄ£iju un biznesa tendencēm. Programmā interesanti reportāžas, diskusijas, pica un labs garastāvoklis.

Viens no runātājiem ir pionieris jaunāko tehnoloÄ£iju ievieÅ”anā Holivudā, Baltajā namā; viņa grāmatu ā€œPaplaÅ”ināta: dzÄ«ve viedajā joslāā€ Ķīnas prezidents savā Jaungada uzrunā minēja kā vienu no viņa iecienÄ«tākajām atsauces grāmatām.

NeurIPS Jaunā gada afterparty

15.janvāris, sākums plkst.18:00, treŔdiena

  • 18:00 ReÄ£istrācija
  • 19:00 AtklāŔana - Mihails Biļenko, Yandex
  • 19:05 PastiprināŔanas mācÄ«bas NeurIPS 2019: kā tas bija - Sergejs Koļesņikovs, TinkoffAr katru gadu pastiprināŔanas apmācÄ«bas (RL) tēma kļūst arvien karstāka un skaļāka. Un katru gadu DeepMind un OpenAI pielej eļļu ugunij, izlaižot jaunu pārcilvēcÄ«gas veiktspējas robotu. Vai aiz tā tieŔām ir kaut kas vērtÄ«gs? Un kādas ir jaunākās tendences visā RL dažādÄ«bā? Noskaidrosim!
  • 19:25 Pārskats par NLP darbu izstādē NeurIPS 2019 ā€” Mihails Burcevs, MIPTMÅ«sdienās lielākās izrāvienu tendences dabiskās valodas apstrādes jomā ir saistÄ«tas ar arhitektÅ«ru konstruÄ“Å”anu, pamatojoties uz valodas modeļiem un zināŔanu grafikiem. Ziņojumā tiks sniegts pārskats par darbiem, kuros Ŕīs metodes tiek izmantotas, veidojot dialogu sistēmas dažādu funkciju ievieÅ”anai. Piemēram, saziņai par vispārÄ«gām tēmām, empātijas vairoÅ”anai un mērÄ·tiecÄ«ga dialoga vadÄ«Å”anai.
  • 19:45 Veidi, kā izprast zaudējumu funkcijas virsmas veidu - Dmitrijs Vetrovs, Nacionālās pētniecÄ«bas universitātes Ekonomikas augstskolas Datorzinātņu fakultāteEs apspriedÄ«Å”u vairākus rakstus, kas pēta neparastus efektus dziļajā mācÄ«bā. Å ie efekti izgaismo zaudÄ“Å”anas funkcijas virsmas izskatu svara telpā un ļauj izvirzÄ«t vairākas hipotēzes. Ja tas tiks apstiprināts, optimizācijas metodēs bÅ«s iespējams efektÄ«vāk regulēt soļu lielumu. Tas arÄ« ļaus prognozēt zaudējuma funkcijas sasniedzamo vērtÄ«bu testa paraugā ilgi pirms apmācÄ«bas beigām.
  • 20:05 Darbu apskats datorredzes jomā NeurIPS 2019 - Sergejs Ovčarenko, KonstantÄ«ns Lakhmans, YandexApskatÄ«sim galvenās pētniecÄ«bas un darba jomas datorredzÄ“Å”anā. Mēģināsim saprast, vai visas problēmas jau ir atrisinātas no akadēmijas viedokļa, vai GAN uzvaras gājiens turpinās visās jomās, kas tam pretojas un kad notiks bezpārraudzÄ«tā revolÅ«cija.
  • 20:25 Kafijas pauze
  • 20:40 Sekvenču modelÄ“Å”ana ar neierobežotu Ä£enerÄ“Å”anas secÄ«bu - Dmitrijs Emeliaņenko, YandexMēs piedāvājam modeli, kas var ievietot vārdus patvaļīgās vietās Ä£enerētajā teikumā. Modelis netieÅ”i apgÅ«st ērtu dekodÄ“Å”anas secÄ«bu, pamatojoties uz datiem. Vislabākā kvalitāte tiek sasniegta vairākās datu kopās: maŔīntulkoÅ”anai, izmantoÅ”anai LaTeX un attēla aprakstā. Pārskats ir veltÄ«ts rakstam, kurā mēs parādām, ka apgÅ«tā dekodÄ“Å”anas secÄ«ba patieŔām ir jēga un ir raksturÄ«ga risināmajai problēmai.
  • 20:55 Apgrieztā KL-diverÄ£ences apmācÄ«ba par iepriekŔējiem tÄ«kliem: uzlabota nenoteiktÄ«ba un pretrunÄ«guma izturÄ«ba ā€” Andrejs Maļiņins, YandexNenoteiktÄ«bas novērtÄ“Å”anas ansambļa pieejas nesen tika izmantotas nepareizas klasifikācijas noteikÅ”anas, ārpus izplatÄ«Å”anas ievades noteikÅ”anas un pretrunÄ«gu uzbrukumu noteikÅ”anas uzdevumiem. IepriekŔējie tÄ«kli ir piedāvāti kā pieeja, lai efektÄ«vi emulētu klasifikācijas modeļu kopumu, parametrizējot Dirihleta iepriekŔējo sadalÄ«jumu pa izvades sadalÄ«jumiem. Ir pierādÄ«ts, ka Å”ie modeļi pārspēj alternatÄ«vas ansambļa pieejas, piemēram, Monte-Carlo Dropout, veicot ārpussadales ievades noteikÅ”anas uzdevumu. Tomēr, izmantojot sākotnēji piedāvātos apmācÄ«bas kritērijus, ir grÅ«ti pielāgot iepriekŔējos tÄ«klus sarežģītām datu kopām ar daudzām klasēm. Å is raksts sniedz divus ieguldÄ«jumus. Pirmkārt, mēs parādām, ka piemērotais apmācÄ«bas kritērijs iepriekŔējiem tÄ«kliem ir apgrieztā KL atŔķirÄ«ba starp Dirichlet sadalÄ«jumiem. Å Ä«s problēmas attiecas uz apmācāmo datu mērÄ·a sadalÄ«jumu bÅ«tÄ«bu, ļaujot iepriekŔējiem tÄ«kliem veiksmÄ«gi apmācÄ«t klasifikācijas uzdevumus ar patvaļīgi daudzām klasēm, kā arÄ« uzlabojot ārpus izplatÄ«Å”anas noteikÅ”anas veiktspēju. Otrkārt, izmantojot Å”o jauno apmācÄ«bas kritēriju, Å”ajā rakstā ir pētÄ«ta iepriekŔējo tÄ«klu izmantoÅ”ana, lai atklātu pretinieku uzbrukumus, un tiek piedāvāts vispārināts sacÄ«kstes apmācÄ«bas veids. Ir parādÄ«ts, ka veiksmÄ«gu adaptÄ«vu baltās kastes uzbrukumu izveide, kas ietekmē prognozÄ“Å”anu un izvairÄ«Å”anos no atklāŔanas, pret iepriekŔējiem tÄ«kliem, kas apmācÄ«ti CIFAR-10 un CIFAR-100, izmantojot piedāvāto pieeju, prasa lielāku skaitļoÅ”anas piepÅ«li nekā pret tÄ«kliem, kas aizsargāti, izmantojot standarta pretrunÄ«gus pasākumus. apmācÄ«ba vai MC-dropout.
  • 21:10 Paneļdiskusija: "NeurlPS, kas ir pārāk pieaudzis: kurÅ” ir vainÄ«gs un ko darÄ«t?" ā€” Aleksandrs Krainovs, Yandex
  • 21:40 Afterparty

R Moscow Meetup #5

16. janvāris 18:30-21:30, ceturtdiena

  • 19:00-19:30 ā€œDarbÄ«bas problēmu risināŔana, izmantojot R for dummyā€ - KonstantÄ«ns Firsovs (AS Netris, galvenais ievieÅ”anas inženieris).
  • 19:30-20:00 ā€œKrājumu optimizācija mazumtirdzniecÄ«bāā€ - Genrikh Ananyev (PJSC Beluga Group, atskaiÅ”u automatizācijas vadÄ«tājs).
  • 20:00-20:30 ā€œBMS X5: kā veikt biznesa procesu ieguvi uz nestrukturētiem POS žurnāliem, izmantojot Rā€ - Jevgeņijs Roldugins (X5 mazumtirdzniecÄ«bas grupa, pakalpojumu kvalitātes kontroles rÄ«ku nodaļas vadÄ«tājs), Iļja Å utovs (Media Tel, vadÄ«tājs departamenta datu zinātnieks).

Frontend Meetup Maskavā (Gastromarket Balchug)

18. janvāris 12:00-18:00, sestdiena

  • ā€œKad ir vērts pārrakstÄ«t lietojumprogrammu no nulles un kā par to pārliecināt biznesuā€ - Aleksejs Pyžjanovs, Sibur izstrādātājsReāls stāsts par to, kā mēs visradikālāk tikām galā ar tehnisko parādu. Es jums par to pastāstÄ«Å”u:
    1. Kāpēc laba lietojumprogramma pārvērtās par briesmīgu mantojumu.
    2. Kā mēs pieņēmām grūto lēmumu visu pārrakstīt.
    3. Kā mēs pārdevām Å”o ideju produkta Ä«paÅ”niekam.
    4. Kas galu galā radās no Ŕīs idejas un kāpēc mēs nenožēlojam pieņemto lēmumu.

  • ā€œVuejs API mocksā€ ā€” Vladislavs Prusovs, Frontend izstrādātājs, AGIMA

MaŔīnmācÄ«Å”anās apmācÄ«ba Avito 2.0

18. janvāris 12:00-15:00, sestdiena

  • 12:00 ā€œZindi Sendy Logistics Challenge (rus)ā€ - Romāns Pjankovs
  • 12:30 ā€œData Souls Wildfire AI (rus)ā€ - Iļja Plotņikovs
  • 13:00 Kafijas pauze
  • 13:20 ā€œTopcoder SpaceNet 5 izaicinājums un 3. Tellus Satellite Challenge parakstÄ«Å”ana (eng)ā€ - Iļja Kibardins
  • 14:00 Kafijas pauze
  • 14:10 ā€œCodalab Automated Time Series Regression (eng)ā€ ā€” Deniss Vorotincevs

Avots: www.habr.com

Pievieno komentāru