Кучка полезных ссылочек

За последнюю неделю у меня накопились несколько классных ссылок — решила собрать их в один пост и поделиться с вами)

✔️ Советы от исследователя из Snap о том, как попасть на research стажировки в индустрии и что для этого нужно делать. За ссылку спасибо каналу эйай ньюз

✔️ Статья с размышлениями о том, зачем вообще получать PhD в сфере Computer science. Эта статья давно висит у меня в reading list, но в свете ссылки выше, думаю, полезно включить ее в этот список)

✔️ Вебинар "Soft Skills QA" Анны Киреевой — автора курса "Развитие Soft Skills" на Coursera. В вебинаре разбирают:
- что вообще такое soft skills;
- чем они отличаются от hard skills;
- почему (и где) soft skills важны в работе;
- какие soft skills развивать в первую очередь и как их эффективнее прокачивать.

✔️ Табличка со ссылками на все доступные курсы Стенфорда по AI/ML/Optimization/STATs/Control/Vision/NLP. Для каждого курса указан формат (видео/слайды) и ссылки. Ссылку нашла в канале Small Data Science for Russian Adventurers

✔️ OpenAI выкатил веса моделей RN50x64 и ViT-L/14 (т.е. веса самых больших и классных CLIP-моделей). Можно загружать и играться: например, взять стандартный колаб-ноутбук по CLIP и заменить там модель клипа на ViT-L/14. За ссылку спасибо каналу Мишин Лернинг

✔️ Прикольный сайтик, который по двум заданным темам (например, "торт" и "зомби") с помощью GPT-3 генерирует коротенькую историю. Сторьки получаются качественные и реально основанные на темах)

Если у вас тоже есть классные ссылки и вы хотите ими поделиться — кидайте в комментарии 🙂

🤖 Panasonic представила эко-робота Umoz для озеленения дома или офиса. Он самостоятельно передвигается по помещению в поисках комфортных условий.

Внешняя часть устройства покрыта широко распространенным в Японии мхом. Робот оборудован различными датчиками, включая сенсоры влажности и интенсивности освещения. Также Umoz оснащен специальным алгоритмом, контролирующим его поведение.

🪴 По словам разработчиков, эко-устройство может годами спокойно жить в частных, рабочих и общественных местах. Главное условие — регулярный полив.

#Panasonic #роботы

​​👻 Технологии дипфейков давно решают самые разнообразные задачи. Они помогают бизнесу общаться с клиентом, снимаются в кино, рекламе, приветствуют нас в играх, легко превращают Дейнерис Бурерожденную в Николаса Кейджа, а недавно дипфейк президента Южной Кореи даже привлек молодых избирателей на выборы!

❓ Как это работает?

Для создания дипфейка, требуются большие объемы видео, изображений, голосовые записи, а иногда даже сканирование головы. В обучении могут использоваться как видео знаменитостей из интернета, так и специально созданные материалы. Например, ИТ стартап Synthesia в течение примерно 40 минут снимает, как клиенты зачитывают заранее подготовленную речь, чтобы потом этот контент использовался для обучения нейронных сетей.

Сегодня элементы мимики четко не прописаны в алгоритмах, вместо этого специализированное ПО само автоматически совмещает речь и движения лица. Также развиваются генеративные состязательные сети (GAN), где объединены два алгоритма. Первая нейросеть создает модель, а другая тестирует ее. На выходе получается наиболее реалистичное решение.

🥷 Однако ИИ-дипфейки не идеальны. У них есть ряд хорошо заметных для ПО признаков, которые пока еще позволяют отличить реальность от вымысла. Нюансы освещения и теней, мигание, артикуляция, выражение и тон голоса — все это нужно правильно комбинировать, чтобы создать убедительный дипфейк.

DataDriven 2022 — конференция специалистов, использующих анализ данных для принятия бизнес-решений.
Ссылка:
https://berza.ru/datadriven-2022-konferencziya/

Школа аналитиков данных от МТС.
Ссылка:
https://berza.ru/shkola-analitikov-dannyh-mts/

​​ИИ расшифровывает древние тексты

⏳ От великих цивилизаций порой остается совсем немного. Исследователи стараются по максимуму использовать артефакты, чтобы получить более полную картину прошлого. Помочь им в этом могут древние письмена, однако они бывают сильно повреждены, а часть языков и вовсе утрачена. Чтобы корректно расшифровать их, ученые обратились за помощью к ИИ.

В нашей подборке ТОП-3 изобретения для декодирования текстов с тысячелетней историей.

🏛 Древняя Греция

Часто документы, которые дошли до нашего времени, являются неполными, и понять смысл утерянного участка практически невозможно. Пару лет назад команда DeepMind вместе с Оксфордскими исследователями разработали Пифию — технологию восстановления древних текстов, которая названа в честь жрицы храма Аполлона.

Ученые собрали крупнейшую коллекцию из 35000 древнегреческих надписей и научили Пифию предсказывать недостающие буквы в намеренно поврежденных словах. Столкнувшись с проблемным участком нейросеть предлагает до 20 вариантов пропусков. Кроме того, Пифия справляется с декодированием намного быстрее ученых и совершает в два раза меньше ошибок.

DeepMind усовершенствовала свою систему и недавно представила Итаку — финальную систему, которая ведет работу по расшифровке текстов. Она не только восстанавливает повреждённые участки, но и определяет, где и когда были созданы тексты. Если нейросеть работает вместе со специалистом, то ее точность доходит до 72%, а разброс дат плюс-минус 30 лет.

🏞 Тибет

В этом году российские ученые с помощью ИИ впервые расшифровали древние тибетские рукописи с точностью 94%. Проект, представленный Сибирским отделением РАН, поможет понять миллионы страниц знаний и заполнить белые пятна в истории Тибета. Также у исследователей в планах взяться за работу над старомонгольскими публикациями.

🌅 Древний Египет

Google Arts and Culture выпускает забавные приложения и инструменты, помогающие людям взаимодействовать с искусством и историей. Компания запустила веб-инструмент Фабрициус для декодирования символов с помощью машинного обучения. Пользователи могут в интерактивной форме познакомиться с иероглифами Древнего Египта и изучить основы древнего письма.

#ИИстория

​​🧬 ИИ на страже здоровья

К 2026 году мировой рынок ИИ в сфере здравоохранения обещает вырасти до 45,2 млрд долларов. Интерес медицины к ИИ обусловлен появлением мощных графических процессоров, развитием облачных вычислений и взрывным ростом больших данных.

В настоящее время в России создано и используется более 30 разнообразных ИИ-систем для здравоохранения. Рассказываем, какие технологии помогают медицине в нашей стране сегодня.

🩺 Цифровая диагностика

Больше всего сервисов создано для анализа изображений с помощью компьютерного зрения. ИИ определяет заболевания по снимкам внутренних органов, кожи, томографии, рентгена и флюрографии.

Например, компания Третье мнение осуществляет мониторинг состояния пациентов, анализ крови, зубов и глаз. Телемедицинский комплекс OneCell ускоряет диагностику онкозаболеваний, а стартап Check Melanoma анализирует фотографии родинок и выявляет злокачественные образования.

🔬 Профилактика и лечение

Сегодня ИИ в первую очередь участвует в принятии врачебных решений. По данным московских клиник, в 50% случаев специалисты доверяют диагнозу программы. Алгоритм примерно один и тот же: модель получает на вход снимки, результаты опроса или анализов пациента, обрабатывает их и выносит диагноз с рекомендациями для врача.

Webiomed - первая в России система поддержки врачебных решений. Она не только выносит диагноз, но и определяет общий уровень здоровья пациента и сама прогнозирует риски заболеваний.

🦷 ИИ также хорошо замечает индивидуальные особенности людей. Так, стартап 3D Smile моделирует капы для пациентов и затем печатает их на 3D принтере.

Центр когнитивного моделирования МФТИ приглашает на стажировку.
Ссылка:
https://berza.ru/stazhirovka-v-czentre-kognitivnogo-modelirovaniya/