Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект
3.95K subscribers
3.45K photos
970 videos
6 files
1.81K links
Друзья, мы рады видеть вас в нашем канале!

Это канал проекта, который проводит самые масштабные хакатоны по искусственному интеллекту — «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект».

Подробности: https://hacks-ai.ru
加入频道
​​В ожидании хакатона решили пообщаться с экспертами и членами жюри. Знакомьтесь:

Гогин Артем, эксперт в области больших данных, разработчик с многолетним опытом, участвовал во множестве проектов с применением ИИ в Мегафоне, Сбербанке и GridDynamics.

1. Где учиться? 🧐

Направление ИИ развивается достаточно быстро и каждый год в обработке данных появляются новые подходы, технологии и лучшие практики. Чтобы создавать лучшие решения - нужно учиться везде и всегда. Огромный пласт ценной информации сейчас выкладывается в бесплатные источники: youtube, блоги специалистов, посты и вебинары компаний. Очень полезно пользоваться этой информацией и находить время на изучение того, каких успехов достигают коллеги по цеху и как они делятся своими исследованиями.

2. Какие компетенции нужны чтобы участвовать?

Минимальный порог для участия – знать как реализовать какую-либо часть из создания сервиса для пользователя: создать сайт, привязать и наполнить базу данных, использовать библиотеки машинного обучения. Если участник может взять на себя зону ответственности, найти команду не составит труда.

3. А чтобы победить? 😏

Необходимо максимально плодотворно использовать время на хакатоне. Лучшие решения представляют команды, которые тратят больше времени на решение бизнес задачи и обоснование своего бизнес подхода. Техническая реализация часто остается “за кулисами” и может иметь большой лист “to do”, но решение проблемы заказчика всегда обсуждается в первую очередь.

4. Как понять к чему ты склонен больше: Data Science, аналитике или написанию кода? 🤔

Data Science сейчас на пике популярности, но над проектами ИИ работает множество других специалистов. Начинающим не обязательно сразу делать выбор и чем-то ограничиваться. У всех специалистов схожая база навыков, поэтому любые навыки джуна будут полезны в любом направлении.

Существует 3 основных вида специалистов в ИИ: дата саентисты, дата аналитики и дата инженеры. В разных местах их называют по-разному и обязанности могут отличаться. Условно их можно поделить так: дата саентисты занимаются машинным обучением, дата аналитики исследуют данные и плотно общаются с заказчиком для решения бизнес проблемы, а дата инженеры работают по ТЗ и не углубляются в смысл данных, при этом фокусируются на оптимизации хранения и обработки данных.

Во время разработки проектов начинающий специалист может обратить внимание, какие проблемы ему больше интересны: увеличение производительности при трансформациях данных, точность предсказания моделей машинного обучения или проработка выводов из входных данных и решения вопросов заказчика. Это и поможет выбрать для себя наиболее близкий путь развития.
​​ Чем больше задач делегируется алгоритмам, тем более остро встают вопросы безопасности и ответственного применения. В исследовании подходов к разработке этичных решений РАЭК и Microsoft сконцентрировали внимание на практических решениях и инструментах, которые могут помочь разработчикам в создании доверенного ИИ (“trustworthy AI”).

Чтобы считаться этичными, системы ИИ должны соответствовать ряду условий: прозрачность, непредвзятость, подотчетность, приоритет интересов человека и контроль с его стороны, ответственность разработчиков, пользователей и других заинтересованных лиц. 

Разработка доверенного ИИ включает в себя применение принципов, практик и инструментов, которые помогают разработчикам минимизировать риски возникновения негативных последствий и создавать этичные, безопасные и подотчетные технологические решения. Применение требований и принципов к ИИ основывается на риск-ориентированном подходе, при котором к системам с высоким уровнем риска предъявляются повышенные требования.Есть несколько уровней, на которых могут возникнуть ошибки, приводящие к несправедливым или дискриминирующим результатам:

▫️уровень разработки;
▫️уровень обучения алгоритмов;
▫️уровень данных для работы алгоритмов;
▫️уровень внедрения.

На каждом собственные источники неверных или предвзятых решений. При распространении систем эти источники могут оказать влияние на сохранение дискриминации и предрассудков, существующих в обществе, а также иметь негативные последствия для лиц, в отношении которых эти системы были использованы.  Поэтому инициативы по снижению рисков принятия таких решений играют важную роль для безопасного развития технологий, когда национальное регулирование и технологические стандарты в этой сфере пока еще в стадии формирования.

Одна из таких инициатив – Национальный кодекс этики в сфере ИИ, принятый 26 октября 2021 в России. Собственные рекомендации, принципы и своды правил, добровольное соблюдение которых способствует разработке доверенного ИИ и его ответственному использованию, сегодня разрабатывают все страны, претендующие на лидерство в этой сфере.

Кодекс включил в себя общие принципы создания этичного ИИ и “точечные” рекомендации, направленные на разных участников жизненного цикла систем. Механизмы реализации Кодекса включают в себя актуальные и международно признанные инструменты: риск-ориентированный подход и создание свода наилучших практик решения возникающих этических вопросов в жизненном цикле ИИ. Несмотря на то, что Кодекс и подобные документы не имеют юридической силы, они могут использоваться как ориентиры на пути к доверенному ИИ.
​​🙂 Продолжаем знакомство с членами жюри:

Майнина Кристина Андреевна – министр цифрового развития, информационной политики и массовых коммуникаций Чувашской Республики.

1. Расскажите про кейс: в чем заключается проблематика?

Одним из важнейших показателей развития региона является благоустройство территории. Комфортная городская среда определяет уровень качества жизни граждан. При формировании планов по благоустройству территории важно мнение граждан, поскольку они являются непосредственными потребителями. Поэтому наш кейс мы решили посвятить именно благоустройству. Командам предстоит создать карту потребностей жителей города Чебоксары в объектах комфортной городской среды. Важно обязательно при этом применить технологии ИИ, а базой для формирования карты станут обращения граждан в государственные и муниципальные органы власти и открытые источники информации, в частности, социальные сети.

2. Чем полезны хакатоны?

Хакатон — это уникальный и очень результативный формат состязания. Здесь создаются с нуля и получают дальнейшее развитие передовые цифровые разработки. Здесь рождаются гении в области IT. Неслучайно крупные компании активно участвуют в хакатонах, выдвигают свои кейсы, ведь на выходе они получают качественное решение в максимально короткие сроки. Для начинающих IT-специалистов это отличная возможность прокачать свои навыки, найти единомышленников, заявить о себе и, конечно, заработать реальный денежный приз. 

3. Как искусственный интеллект влияет на нашу жизнь?

За искусственным интеллектом – будущее и это будущее уже рядом с нами. ИИ хотя и молодое направление, но развивается оно настолько стремительно, что многие порой даже не подозревают о его существовании. Распознавание речи, предугадывание введенного текста, автоматический фокус камеры, обработка естественного языка – все это технологии ИИ. Искусственный интеллект широко применяется в медицине, IT, экономике, маркетинге, военном деле и многих других сферах и главная его задача – избавить людей от решения сложных задач.

4. Пожелания участникам
Желаю участникам хакатона продуктивной командной работы, креативных идей, исключительного позитивного настроения и, конечно, победы! 

5. Если понравятся ребята, пригласите на работу?
Безусловно. Талантливые ребята не уйдут от нас незамеченными. Мы обязательно найдем применение их способностям.

#hacksai #хакатоныИИ #искусственныйинтеллект
​​👤 Отраслевой эксперт на хакатоне в Чебоксарах: Цветков Олег, Директор АНО «Центр цифровой трансформации Чувашской Республики»

1. Расскажите про кейс: в чем заключается проблематика?
Все очень просто. Мест в городе, куда необходимо приложить усилия много, времени и ресурсов гораздо меньше. Нужен инструмент, позволяющий на основании различных источников данных, принять решение о тех или иных изменениях в городской среде, делающих жизнь горожан более комфортной, выявить текущие наиболее острые проблемы, на решение которых необходимо сконцентрировать имеющиеся ресурсы. И вот для решения подобной задачи в условиях обработки большого объема данных и необходим ИИ.

2. Чем полезны хакатоны?
Мозговой штурм. Соревнование. Общение. Новые идеи.


3. Как искусственный интеллект влияет на нашу жизнь?
Повышет качество жизни для максимального количества жителей, учитывая их интересы.


4. Пожелания участникам
Плодотворной и интересной работы. И конечно же победы!

5. Если понравятся какие-то ребята, пригласите на работу?
Мы всегда открыты для сотрудничества с талантливыми и неравнодушными ребятами.
​​👤 Жюри на хакатоне в Чебоксарах: Богомолов Эмиль, Инженер-исследователь Skolkovo Institute of Science and Technology

1. Изучать анализ данных лучше через практические задачи. Пет-проекты, соревнования на kaggle, хакатоны или стажировки. Чтобы войти стартовать в профессии я рекомендую два курса: Открытый курс машинного обучения (https://vk.com/mlcourse) и специализация по анализу данных на Coursera (https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis)

2. Чтобы участвовать и победить, нужно хорошо работать в команде. Позаботьтесь о том, чтобы собрать команду заранее и обсудите идеи и роли до старта хакатона. Хакатон — это дистанция, которую нужно пробежать с полным погружением, не тратя время на второстепенные вещи.

3. На хакатоне роли размыты, один человек может совмещать несколько ролей и решать разные задачи. Приходите на хакатон с целью чему-то научиться. Хотите улучшить навык написания кода или аналитики, ищите и участвуйте в хакатонах, где вы понимаете, что это потребуется. Нужно думать в категориях того, что вы будете уметь после хакатона, а не до него.

4. Существует палитра релевантных ИИ профессий. Их можно разделить по направлениям: компьюетрное зрение, обработка естественного языка, генерация голоса, рекомендательные системы, информационный поиск. В этих направлениях можно выделить такие роли как исследователь (scientist / researher), ML инженер, data инженер.

5. Чтобы понять, что ближе вам, нужно начать пробовать. У каждого своя мотивация, кто-то может сказать, что хочет быть в исследованиях, потому что считает, что у него/неё сильная математическая база, другой скажет, что хочет быть дата инженером, потому что много слышал об этом.

6. Пробуйте свои силы на реальных проектах. Не забывайте, что вы учитесь новой профессии, чтобы найти работу в этой сфере. Поэтому отталкивайтесь от требований на вакансии и подтягивайте свои навыки к описанию.

#hacksai #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект
​​Опубликованы исходные тексты PIXIE для построения 3D-моделей людей по фотографии 💫

К результирующей модели можно привязать реалистичные текстуры лица и одежды, отличающиеся от исходной фотографии. Система применяется для отрисовки с другой точки наблюдения, анимации, реконструкции тела по форме лица и формирования 3D-модели пальцев рук. Код написан на Python с использованием фреймворка Pytorch и распространяется для  использования только в некоммерческих целях.

Заявлено, что по сравнению с другими схожими проектами PIXIE позволяет более точно воссоздать контуры тела, изначально скрытого одеждой, форму лица и положение рук. Метод основан на нейронной сети, выделяющей параметры из пиксельного изображения. 

Работу сетки координирует специальный регулятор, который анализирует освещённость и добавляет информацию о весовых коэффициентах разных частей тела, что исключает неестественные позы. При создании учитываются анатомические отличия мужчин и женщин, освещение, отражательная способность поверхности и поворот лица в трехмерной плоскости.
Доброе утро ☀️
Как настроение?

Мы надеемся, что все выспались и полны сил, потому что у нас уже все готово и мы ждем вас 🙂 Ловите расписание на сегодня:

▫️15:00 – Церемония открытия;
▫️15:30 – Презентация кейса;
▫️16:00 – Старт хакатона;
▫️16:15 – Бриф экспертов и трекеров;
▫️18:00 – Ужин;
▫️19:00 – Первый чек-поинт;
▫️21:00 – Рефлексия экспертов и трекеров.

Встречаемся в ледовом дворце «Чебоксары-Арена» по адресу ул. Чапаева 19 и напоминаем

Допуск на площадку осуществляется при одновременном соблюдении двух условий:

1. Наличие QR-кода, подтверждающего вакцинацию или перенесенное заболевание в течение последних 6 месяцев, справка о медотводе от вакцинации. До 18 лет наличие QR-кода не требуется.
2. Результат ПЦР тестирования (QR-код) или пройти экспресс-тестирование на площадке.

Если планируете пройти экспресс-тестирование на площадке - во избежание очереди приходите пораньше, хотя бы за 15-20 минут)
Каждому по потребности: в Чебоксарах стартовал седьмой хакатон по искусственному интеллекту

Стартовал седьмой региональный хакатон по искусственному интеллекту стартовал в Ледовом дворце «Чебоксары-Арена».

В течение 48 часов 23 командам предстоит решить кейс от Министерства цифрового развития, информационной политики и массовых коммуникаций Чувашской Республики и АНО «Институт территориального развития Чувашской Республики». Анализ данных позволит определить реальные потребности жителей, сформировать комплексную картину жизни города, выявить “болевые” точки городского пространства и учесть данные факторы при выборе объектов городской среды и мест их размещения. Три лучших команды по итогам соревнования разделят между собой призовой фонд, который составляет 400 000 рублей.

Пожелаем удачи! Ждем интересных решений!

#хакатоныИИ #hacksai #искусственныйинтеллект #РоссияСтранаВозможностей
Второй день ⚡️⚡️

Сегодня нас ждет насыщенная программа:

✖️ 09:00 – Завтрак
✖️ 09:30 – Бриф экспертов и трекеров
✖️ 10:00 - Второй чек-поинт
✖️ 12:00 - Обед
✖️12:00 - Лекция «AI/ML - Вредные советы», Лев Темин, Сбер
✖️ 13:00 - Лекция Никиты Климова, MTS AI
✖️ 14:00 - Лекция Роберта Васильева, Z-union
✖️ 16:30 - Сессия «Вопрос-ответ» с кейсодержателем
✖️ 17:00 - Мастер-класс по питчингу
✖️ 18:30 - Бриф экспертов и трекеров
✖️ 19:00 - Третий чек поинт
✖️ 21:00 - Рефлексия трекеров

Лекции будут также в онлайн-трансляциях.
Участникам сил 💪 Все получится!
Следующая лекция 🙂

Никита Климов, продакт-менеджер интеллектуального видеонаблюдения MTS AI расскажет про развитие технологий в сфере ИИ Deep Learning и направлениях: computer vision, speech recognition, speech generation, natural language processing:

– подходы и архитектуры, которые сейчас используются, нерешенные проблемы и векторы развития;
– кто и как создает продукты, путь в профессию. Как выбрать «свое» и куда пойти учиться?
- генерация и тестирования гипотез, качественные и количественные исследования;
- подготовка бизнес кейса;
- продуктовый вижн;
- user stories и роадмап;
- ui и ux дизайн, тестирование интерфейса;
- детализация user stories;
- сбор, разметка данных, оценка качества датасета;
- обучение модели;
- разработка приложения и внедрение модели;
- тестирование;
- доставка в прод;
- мониторинг ключевых метрик;


#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект
Прямо сейчас 🔥🔥🔥

Лекция «Прикладные кейсы использования технологий машинного обучения в реальных бизнес кейсах внешних Заказчиков»

Спикер: Роберт Васильев, CEO, управляющий партнер, системный инженер, руководитель проектов.

Прикладные кейсы использования технологий машинного обучения в реальных бизнес кейсах внешних Заказчиков: Основные направления кейсов: Fintech (банковские кейсы); RetailTech (кейсы для рител-индустрии); ProdTech (производство); MedTech (анализ медицинских данных); LegalTech (работа с текстами, диалоговые системы, голосовые боты); Основные направления прикладных разработок в области ИИ: разработка прогностических моделей, рекомендательных моделей; разработка моделей по работе с изображениями (распознавание, классификация, сегментация, детектирование событий, генерация изображений - много работали с генеративно-состязательными нейронными сетями, face swap в том числе); разработка моделей по работе с текстами (распознавание текста и OCR, выделение именованных сущностей); НИРы и НИОКРы на стыке разных технологий. Основные направления - AI + Blockchain, Reinforcement learning.


#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект