Ох уж эти выступления на сцене 🙈

Не знаю ни одного человека, для которого это не было бы волнительным. И ты вроде бы уверен, в том что сделал на 100%. Ты долго работал над материалом, который планируешь рассказать, и готовился.

Но вот настал момент выйти на сцену и тут… То ли предательски начинают трястись ноги, то ли затрудняется дыхание, голова кружится и все плывет в глазах. Ты ловишь чей-то взгляд и бам, все мысли куда-то катапультировались из головы. Знакомо?

Чтобы подобного с вами не произошло на хакатоне, мы спросили нашего ведущего, Никиту Белоголовцева, как сделать выступление максимально эффектным и успешным. И Никита любезно рассказал нам про все фишки, которыми пользуется. А ему можно доверять, так как он руководит целым направлением сторителлинга в Яндекс.Дзене 😏

Согласись, даже если опыт у тебя уже есть, и ты считаешь, что в целом питчишь неплохо – советы и мнение со стороны никогда не будут лишними.


#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект

Начинается защита решений по кейсу ProCharity, в финале у нас 7 команд ▫️▫️▫️

Порядок защит:

1. MirITeam - онлайн
2. MirITeam 2.0 онлайн
3. MirITeam 3.0 - онлайн
4. While True - офлайн
5. PSPU_Team - офлайн
6. ИИшники - офлайн
7. Profit - офлайн

Подключайтесь ⚡️⚡️

Ну что ж, мы преодолели все трудности сообща, стойко пережили эти дни, устали, мало спали, но остались довольны.
По-крайней мере, мы точно. А вы?

Буквально считанные минуты и мы узнаем имена победителей шестого хакатона по искусственному интеллекту в Перми!

Подключайтесь к трансляции ☺️

​​Поздравляем победителей 🤘

⚡️⚡️ 3 место – PSPU Team (Пермский край)
Участники команды: Виталий Кудреватых, Кирилл Поздеев, Лев Худорожков, Сергей Боярко, Ярослав Шеповалов.

Платформа: проверка благонадежности НКО. Пользователь вводит название, происходит процесс сбора, анализа, обработки и отображения информации об НКО и оценка благонадежности на основании весов, определяемых экспертами с платформы ProCharity. Решение позволяет оптимизировать определение благонадежности НКО, так как ранее все организации проверялись полностью вручную. Благодаря платформе это происходит автоматически, с применением ИИ для анализа информации.

Стек решения: python, javascript, vue, quasar, mongodb, nestjs, expressjs, flask, docker, keras, beautifulsoup

Уникальность подхода в том, что наибольший вес имеет финансовая оценка. Проверяются источники денежных средств и направление реализации. Выявляются реальность денежных потоков, не появляется ли прибыль в процессе деятельности компании и отчитывается ли НКО по своим действиям. Для этого используются api налоговой службы и РосФина.

С технической точки зрения уникальность в модульности, применимости к разным сферам (для платформы ProCharity, как социально значимый сервис для общества) и расширяемости, за счет добавления большего количества проверок, таких как нахождение в других фондах или упоминания в соцсетях.

#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект
#рсв #россиястранавозможностей

​​Поздравляем победителей 🤘

⚡️⚡️ 2 место – While True (Москва, Марий Эл)
Участники команды: Ринат Курбанов, Елисей Питанов, Максим Подоприхин, Никита Седёлкин.


Решение обкачивает известные источники данных, прописанные в тз (Добро Mail.ru, Нужна Помощь, президентские гранты) при помощи requests и bs4, там где стоит защита от автоматической обкачки – используется селениум. По предположению, что на Добро Mail.ru, Нужна Помощь и других агрегаторах находятся надёжные фонды, выдаем для них оценку 100%. Если на этих источниках фонда нет, проводим анализ по Google, Яндекс новостям и отзывам Яндекса. Пропускаем через анализатор тональности и смотрим какие оценки позитивности и негативности он выдает. Далее все это передается в главный классификатор, где в ручную прописаны веса каждой оценке. На выходе имеем вероятность благонадёжности. Так же, если мы находим негативные и слишком позитивные комментарии и новости, то показываем их пользователю, выдаем ссылки на некоторые источники с данным фондом.

Стек: python, selenuim, bs4, transformers, requests, flask, django,

Уникальность: автоматическая проверка на разных источниках, проверка отзывов и новостей, способность обкачки краулером в многопоточном режиме для уменьшения времени выполнения запроса. Решение легко масштабируется, заводится почти на любом железе по двум командам в консоли, описанным на гитхабе. Возможность добавления новых фич, а так же при сборе статистики можно заменить личный классификатор на обученную модель, например, из sklearn’a.

#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект
#рсв #россиястранавозможностей

Поздравляем победителей 🤘

⚡️⚡️ 1 место – Profit (Москва, Московская область, Санкт-Петербург)
Участники команды: Егор Пустовит, Александр Туманов, Павел Алексеев.

Решение развёрнуто на сервисе Yandex.Облако.

Интерфейс: простой удобный сайт. Для начала проверки необходимо указать ИНН, загрузить устав и свидетельство о регистрации.
На основе ИНН мы получаем данные о компании из налоговой, используем сервис dadata и сайт nalog.ru
Полученные данные из налоговой используются для дальнейшего исследования.

Какие ещё источники подключены?

-сайт минюста, выгружаем отчёты о деятельности НКО
-XML поисковой выдачи Яндекса
-официальный сайт
-vk api + официальные группы
-упоминания НКО + сентимент анализ
-поиск банковских карт и реквизитов, сравнение их с официальными реквизитами НКО


Для загруженных документов (устава и свидетельства) мы выполняем базовые проверки, а так же сравниваем уставную деятельность с описанием в социальных сетях.

Некоторые документы требуют распознавания, для этого используем easyOCR.Для проверки фото в социальных сетях подключен сервис yandex.vision, он позволяет узнать, какие надписи есть на фото. Например, если это фото банковской карты.


Стек: Ubuntu + Python + Flask + sklearn + bert + requests + bs4.

Уникальность: мы реализовали полный автоматический цикл проверки НКО, который в данный момент выполняется в ручном режиме.

Время проверки снижается с 3 часов до 12 минут. В итоге проверяющий сразу получает наглядный отчёт с нужными ссылками, и уже по нему принимает решение. А освободившееся время используется для новых добрых дел!

#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект
#рсв #россиястранавозможностей

DeepMind приобрела компанию MuJoCo, разрабатывающую симулятор среды для обучения роботов и расчета физики их движений 🙌

MuJoCo – это библиотека с реализацией движка симуляции физических процессов общего назначения, который может применяться в процессе исследований и разработки роботов, биомеханических устройств и систем машинного обучения, а также при создании графики, анимации и компьютерных игр. Движок оптимизирован для достижения максимальной производительности и позволяет манипулировать объектами на низком уровне, обеспечивая при этом высокую точность и широкие возможности моделирования.

Код написан на языках C/C++ и будет опубликован под лицензией Apache 2.0 на Github. Поддерживаются платформы Linux, Windows и macOS. Работу по открытию всех связанных с проектом исходных текстов планируют завершить в 2022 году, после чего MuJoCo перейдёт на открытую модель разработки, подразумевающую возможность участия представителей сообщества.

Модели определяются при помощи языка описания сцен MJCF, основанного на XML и компилируемого при помощи специального оптимизирующего компилятора. Помимо MJCF движок поддерживает загрузку файлов в универсальном формате URDF. MuJoCo также предоставляет графический интерфейс для интерактивной 3D-визуализации процесса симуляции и рендеринга результатов с использованием OpenGL.

Интервью с Сергеем Плуготаренко ✨

​​🔥 Microsoft и NVIDIA объединили свои усилия для создания модели генерации естественного языка Megatron-Turing Natural Language Generation, которая содержит 530 миллиардов параметров. Это самая большая и самая мощная монолитная трансформаторная языковая модель, обученная на сегодняшний день.

Для сравнения, самая известная современная языковая модель разработки OpenAI GPT-3 включает 175 млрд параметров. При этом, как утверждают разработчики, MT-NLP обеспечивает «непревзойденную» точность при выполнении широкого набора задач естественного языка, таких как:

▫️Предсказание завершения текста по смыслу;
▫️ Понимание прочитанного;
▫️ Генерация логических выводов;
▫️ Создание заключений на естественном языке;
▫️Различение смысла слов с несколькими значениями.

Обучение столь мощной модели стало возможным благодаря многочисленным инновациям. Например, NVIDIA и Microsoft объединили современную инфраструктуру обучения на основе GPU с передовым программным стеком распределенного обучения. Были созданы базы данных естественного языка, включающие сотни миллиардов единиц контента, а также разработаны методы обучения для повышения эффективности и стабильности оптимизации.

На графике ниже тенденции изменения размеров современных NLP-моделей с течением времени 👇

Интервью с победителями 6/116 🫀

PSPU_Team – 3 место в хакатоне по искусственному интеллекту в Перми!

#хакатоныИИ #hacksAI #ИскусственныйИнтеллект

Интервью с победителями 6/116 🫀

While True – 2 место в хакатоне по искусственному интеллекту в Перми!

#хакатоныИИ #hacksAI #ИскусственныйИнтеллект

Интервью с победителями 6/116 🫀

Profit – 1 место в хакатоне по искусственному интеллекту в Перми!

#хакатоныИИ #hacksAI #ИскусственныйИнтеллект

​​Че че че?
Чебоксары ⚡️⚡️⚡️
Хакатон по искусственному интеллекту 7/116


Кейс: Создание комфортной городской среды
Кейсодержатель: Минцифры Чувашии
Призовой фонд: 400 000 русских денег 🤑

Участникам предстоит создать карту потребностей жителей города Чебоксары в объектах комфортной городской среды на основе обращений граждан в государственные и муниципальные органы власти, а также информации в открытых источниках. С применением технологий искусственного интеллекта, конечно же.

Анализ данных позволит определить реальные потребности жителей, места массового пребывания граждан, наиболее проходимые места и учесть эти факторы при выборе объекта городской среды и места его размещения.

🙃 Что хотим получить в итоге?

Прототип системы, локализующей на карте города зоны потребностей в объектах комфортной городской среды с описанием типов объектов (сквер, велодорожка, игровая площадка, общественный туалет и т.д.) и определением «срочности» их возведения.

Соревнование пройдет в ледовом дворце «Чебоксары-Арена» - самом большом спортивном сооружении в Чувашии общей площадью 33 857,90 кв.м.

️⚡️⚡️Это уникальная возможность:

▫️внести вклад в развитие ИТ-отрасли страны;
▫️прокачать скиллы;
▫️ пополнить портфолио классным проектом;
▫️ пообщаться с экспертами и вообще людьми, разделяющими твои интересы!

Регистрируйся на сайте до 27 октября!

Стань частью российского ИИ-сообщества!

Hyundai выпустит электролеты с беспилотным режимом до 2028 года 🛩

Летательные аппараты обеспечат воздушную перевозку 4-5 человек на расстояние около 100 км. Скорость составит 290 км/ч на высоте 600 метров. Электролеты будут оборудованы системой высокоскоростной зарядки, позволяющей восполнить запас энергии за 5 минут.

Ли Чжун Хён, глава группы разработчиков Hyundai Motor UAM сказал, что безопасность и шум будут главными факторами популяризации беспилотников. Целевой уровень шума составляет 60-70 децибел (дБ).

Первое время на борту будет находится оператор, пока регулирующие органы не пересмотрят существующие требования в сфере безопасности авиаперевозок.

Также планируется разработка более крупной версии для перелетов между городами, грузовых и медицинских перевозок.

​​💁 30 октября, 13:00 – Лекция «Развитие технологий в сфере ИИ»

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;


✨ Ледовый Дворец «Чебоксары-Арена»

Проход на территорию возможен только при наличии QR-кода, подтверждающего вакцинацию, перенесенное заболевание или отрицательный ПЦР-тест (сделанный не позднее 72 часов).

И конечно же будет онлайн трансляция на нашем Youtube-канале, подписывайтесь, чтобы не пропустить 😉

#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект

​​🌀 30 октября, 14:00 – 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;
▫️RetailTech;
▫️ProdTech;
▫️MedTech;
▫️LegalTech;

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. AI + Blockchain, Reinforcement learning.

✨ Ледовый Дворец «Чебоксары-Арена», ул. Чапаева, 19

Проход на территорию возможен только при наличии QR-кода, подтверждающего вакцинацию, перенесенное заболевание или отрицательный ПЦР-тест (сделанный не позднее 72 часов).

И конечно же будет онлайн трансляция на Youtube-канале, подписывайтесь, чтобы не пропустить 😉

#hacksAI #хакатоныИИ #ИскусственныйИнтеллект

Коллекция фарфора, дизайн которой сгенерировал искусственный интеллект по имени Николай Иронов, была представлена Императорским фарфоровым заводом 😗

Обучаемый алгоритм, разработанный студией Артемия Лебедева, выдал дизайн для фарфоровых предметов, которые теперь продаются в галерее Императорского фарфорового завода. Коллекция представляет из себя чашку и тарелку в четырех вариантах исполнения, в стиле, напоминающем примитивизм или наивное искусство.

По словам арт-директора студии Артемия Лебедева Сергея Кулинковича, такую коллекцию не смог бы сделать человек, потому как постыдился бы такое показать. Именно этим ценны новые технологии, считает Кулинкович, чтобы создавать новый контекст, который не приемлем для живого человека.

​​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