📆 Где будут обсуждать искусственный интеллект на этой неделе
Russian Python Week 2020 (онлайн-конференция для разработчиков): среди тем обсуждения — применение Python для сбора и обработки данных, AI/ML-разработки
14-18 сентября (вся неделя)
Перспективы BPM: от роботизации к цифровым сотрудникам (онлайн-конференция): будут обсуждаться в том числе задачи, которые в BPM решает искусственный интеллект
15 сентября (вторник)
Цифровая клиника — 10 шагов к цифровизации медучреждения (вебинар): среди тем обсуждения — применение искусственного интеллекта («умные» устройства, распознавание лиц)
16 сентября (среда), 11:00
Искусственный интеллект в медицине (вебинар): перспективы ИИ в медицине, сценарии применения ИИ-сервисов и другие темы.
17 сентября (четверг), 11:00
AGI: Новая методология как взлетная полоса? (онлайн-семинар): научное мероприятие, посвященное обсуждению вопросов развития общего искусственного интеллекта (AGI)
17 сентября (четверг), 18:00
Big Data & AI Conference (онлайн-конференция): текущее состояние сферы анализа данных и машинного обучения, обсуждение актуальных кейсов и способов применения различных решений
17-18 сентября (четверг-пятница)
Smart Oil & Gas: Цифровые технологии против кризиса в секторе (онлайн-конференция): среди заявленных тем — искусственный интеллект и машинное обучение, практика применения беспилотных систем
17-18 сентября (четверг-пятница)
MedTech в России: как стимулировать развитие ИИ-стартапов в сфере здравоохранения (вебинар): мероприятие Аналитического центра при Правительстве РФ
18 сентября (пятница), 18:45
Data Fest 2020 (онлайн-фестиваль): доклады о работе с данными с помощью Python, ML в сферах безопасности и финансов, общение разработчиков и художников о ML в искусстве
19-20 сентября (суббота-воскресенье)
Russian Python Week 2020 (онлайн-конференция для разработчиков): среди тем обсуждения — применение Python для сбора и обработки данных, AI/ML-разработки
14-18 сентября (вся неделя)
Перспективы BPM: от роботизации к цифровым сотрудникам (онлайн-конференция): будут обсуждаться в том числе задачи, которые в BPM решает искусственный интеллект
15 сентября (вторник)
Цифровая клиника — 10 шагов к цифровизации медучреждения (вебинар): среди тем обсуждения — применение искусственного интеллекта («умные» устройства, распознавание лиц)
16 сентября (среда), 11:00
Искусственный интеллект в медицине (вебинар): перспективы ИИ в медицине, сценарии применения ИИ-сервисов и другие темы.
17 сентября (четверг), 11:00
AGI: Новая методология как взлетная полоса? (онлайн-семинар): научное мероприятие, посвященное обсуждению вопросов развития общего искусственного интеллекта (AGI)
17 сентября (четверг), 18:00
Big Data & AI Conference (онлайн-конференция): текущее состояние сферы анализа данных и машинного обучения, обсуждение актуальных кейсов и способов применения различных решений
17-18 сентября (четверг-пятница)
Smart Oil & Gas: Цифровые технологии против кризиса в секторе (онлайн-конференция): среди заявленных тем — искусственный интеллект и машинное обучение, практика применения беспилотных систем
17-18 сентября (четверг-пятница)
MedTech в России: как стимулировать развитие ИИ-стартапов в сфере здравоохранения (вебинар): мероприятие Аналитического центра при Правительстве РФ
18 сентября (пятница), 18:45
Data Fest 2020 (онлайн-фестиваль): доклады о работе с данными с помощью Python, ML в сферах безопасности и финансов, общение разработчиков и художников о ML в искусстве
19-20 сентября (суббота-воскресенье)
Стартовал «Урок цифры» по теме «Искусственный интеллект и машинное обучение»
В рамках этого этапа всероссийского образовательного проекта ученики будут проходить все этапы создания ИИ-алгоритмов на примере беспилотного автомобиля, а также узнают о профессии Data Scientist.
Пользователям доступны видеолекции, тренажеры для разных уровней подготовки (1-4 класс, 5-7 и 8-11), а также методические материалы для учителей.
👉🏻 Узнать подробности об уроке «Искусственный интеллект и машинное обучение»
В рамках этого этапа всероссийского образовательного проекта ученики будут проходить все этапы создания ИИ-алгоритмов на примере беспилотного автомобиля, а также узнают о профессии Data Scientist.
Пользователям доступны видеолекции, тренажеры для разных уровней подготовки (1-4 класс, 5-7 и 8-11), а также методические материалы для учителей.
👉🏻 Узнать подробности об уроке «Искусственный интеллект и машинное обучение»
Huawei воспользуется платформой 🏷«Алисы» для развития своего голосового ассистента в России
Использование российской технологической платформы позволит Huawei быстро адаптировать голосового ассистента Celia к особенностям русского языка. Для Яндекса же это возможность расширить свою аудиторию за счет лидера рынка смартфонов.
У компаний уже есть опыт сотрудничества в этой области: «Алиса» предустановлена на смартфонах дочернего бренда Huawei — Honor 30 Pro+.
🔗 Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4491589
***
📎 В начале сентября стало известно о другом крупном партнерстве Яндекса — с компанией Visa, которая запустила функцию голосовых платежей на базе «Алисы»
Использование российской технологической платформы позволит Huawei быстро адаптировать голосового ассистента Celia к особенностям русского языка. Для Яндекса же это возможность расширить свою аудиторию за счет лидера рынка смартфонов.
У компаний уже есть опыт сотрудничества в этой области: «Алиса» предустановлена на смартфонах дочернего бренда Huawei — Honor 30 Pro+.
🔗 Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4491589
***
📎 В начале сентября стало известно о другом крупном партнерстве Яндекса — с компанией Visa, которая запустила функцию голосовых платежей на базе «Алисы»
📖 Почитать на досуге: почему генератор языка GPT-3 нельзя воспринимать всерьез
В сентябре британская The Guardian опубликовала колонку, «написанную» искусственным интеллектом — генератором текста GPT-3 от OpenAI. Однако эксперты критично относятся к этому инструменту.
Эксперты в области ИИ Гэри Маркус и Эрнет Дэвис незадолго до выхода написанной искусственным интеллектом колонки продемонстрировали, почему такие тексты нельзя воспринимать всерьез.
«GPT странная, поскольку ее не волнует получение правильного ответа на заданный ей вопрос. Она больше похожа на актера-импровизатора, полностью отдающегося своему искусству, не выходящему из образа, но никогда не выходившему из дома, а всю информацию о мире получившего из книг. Как и подобный актер, когда она чего-то не знает, она просто притворяется, что знает. Вы же не будете доверять медицинским советам актера-импровизатора, играющего врача».
👉🏻 Читать оригинал (eng) или перевод (~12 мин.)
В сентябре британская The Guardian опубликовала колонку, «написанную» искусственным интеллектом — генератором текста GPT-3 от OpenAI. Однако эксперты критично относятся к этому инструменту.
Эксперты в области ИИ Гэри Маркус и Эрнет Дэвис незадолго до выхода написанной искусственным интеллектом колонки продемонстрировали, почему такие тексты нельзя воспринимать всерьез.
«GPT странная, поскольку ее не волнует получение правильного ответа на заданный ей вопрос. Она больше похожа на актера-импровизатора, полностью отдающегося своему искусству, не выходящему из образа, но никогда не выходившему из дома, а всю информацию о мире получившего из книг. Как и подобный актер, когда она чего-то не знает, она просто притворяется, что знает. Вы же не будете доверять медицинским советам актера-импровизатора, играющего врача».
👉🏻 Читать оригинал (eng) или перевод (~12 мин.)
Голосовой ассистент «Маруся» стала соведущей на церемонии награждения блогеров
В Орле состоялась региональная премия Instagram Orel Awards, на которой 🏷«Маруся» от Mail.ru Group выполнила функцию соведущей: приветствовала собравшихся и произнесла речь о роли технологий в современном мире, поддерживала беседу с участниками церемонии.
🔗 Источник: https://orelgrad.ru/blog/2020/09/14/kapsula-s-golosovym-pomoshhnikom-marusya-provela-ceremoniyu-nagrazhdeniya-luchshix-blogerov-orla/
***
📎 Церемония награждения состоялась в рамках стратегического партнерства Mail.ru Group с «Ростелекомом» по развитию голосового ассистента, о котором стало известно в начале лета.
В Орле состоялась региональная премия Instagram Orel Awards, на которой 🏷«Маруся» от Mail.ru Group выполнила функцию соведущей: приветствовала собравшихся и произнесла речь о роли технологий в современном мире, поддерживала беседу с участниками церемонии.
🔗 Источник: https://orelgrad.ru/blog/2020/09/14/kapsula-s-golosovym-pomoshhnikom-marusya-provela-ceremoniyu-nagrazhdeniya-luchshix-blogerov-orla/
***
📎 Церемония награждения состоялась в рамках стратегического партнерства Mail.ru Group с «Ростелекомом» по развитию голосового ассистента, о котором стало известно в начале лета.
Объявлены победители премии «Новатор Москвы»
Одно из направлений премии — «Искусственный интеллект и ИТ-технологии». В нем одержали победу три московских ИИ-проекта:
🏷Care Mentor AI — система компьютерного зрения для анализа и описания медицинских изображений для ранней диагностики злокачественных образований;
🏷MONQ — платформа интеллектуального ИТ-мониторинга и автоматизации бизнес-процессов;
🏷«СерчИнформ ProfileCenter» — программа для выявления и прогнозирования мошеннических действий и деструктивного поведения сотрудников компании.
🔗 Источник: https://www.mos.ru/mayor/themes/14299/6781050/
***
📎 Полный список победителей (pdf)
Одно из направлений премии — «Искусственный интеллект и ИТ-технологии». В нем одержали победу три московских ИИ-проекта:
🏷Care Mentor AI — система компьютерного зрения для анализа и описания медицинских изображений для ранней диагностики злокачественных образований;
🏷MONQ — платформа интеллектуального ИТ-мониторинга и автоматизации бизнес-процессов;
🏷«СерчИнформ ProfileCenter» — программа для выявления и прогнозирования мошеннических действий и деструктивного поведения сотрудников компании.
🔗 Источник: https://www.mos.ru/mayor/themes/14299/6781050/
***
📎 Полный список победителей (pdf)
Сфера культуры и искусства демонстрирует многообразный ландшафт применения технологий искусственного интеллекта
ICT.Moscow изучил, как применяются технологии в сфере культуры и искусства и как пандемия COVID-19 повлияла на этот сегмент. В частности, удалось выяснить, что в России в этой области пока не сформированы четкие бизнес-процессы, но при этом ландшафт применения искусственного интеллекта достаточно широк и многообразен.
Недавние кейсы с применением искусственного интеллекта подтверждают эти тезисы. Вот несколько примеров применения технологий ИИ:
— Яндекс применил нейросеть для создания картин;
— в Третьяковской галерее для «оживления» картин Виктора Васнецова применили два алгоритма машинного обучения;
— в Эрмитаже чат-бот «Лиза», а в Пушкинском музее «Алиса» выполняют функции персональных гидов и ассистентов.
Однако говорить о массовом использовании даже наиболее популярных решений вроде «Алисы» пока рано.
Подробнее — в специальной статье ICT.Moscow
ICT.Moscow изучил, как применяются технологии в сфере культуры и искусства и как пандемия COVID-19 повлияла на этот сегмент. В частности, удалось выяснить, что в России в этой области пока не сформированы четкие бизнес-процессы, но при этом ландшафт применения искусственного интеллекта достаточно широк и многообразен.
Недавние кейсы с применением искусственного интеллекта подтверждают эти тезисы. Вот несколько примеров применения технологий ИИ:
— Яндекс применил нейросеть для создания картин;
— в Третьяковской галерее для «оживления» картин Виктора Васнецова применили два алгоритма машинного обучения;
— в Эрмитаже чат-бот «Лиза», а в Пушкинском музее «Алиса» выполняют функции персональных гидов и ассистентов.
Однако говорить о массовом использовании даже наиболее популярных решений вроде «Алисы» пока рано.
Подробнее — в специальной статье ICT.Moscow
Минтранс ищет разработчика типовой системы компьютерного зрения для беспилотного транспорта
Министерство запустило соответствующий тендер, на разработку планируется выделить до 50 млн рублей. Прием заявок продлится до 6 октября.
В рамках контракта исполнителю потребуется:
● разработать программно-аппаратный комплекс компьютерного зрения;
● сформировать требования по защите технологий;
● создать модель угроз;
● спроектировать полигон беспилотников для тестирования.
Минтранс рассчитывает получить готовую технологию к середине декабря этого года.
🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2020-09-15_mintrans_za_50_millionov_sozdast
***
📎 Подробности тендера
Министерство запустило соответствующий тендер, на разработку планируется выделить до 50 млн рублей. Прием заявок продлится до 6 октября.
В рамках контракта исполнителю потребуется:
● разработать программно-аппаратный комплекс компьютерного зрения;
● сформировать требования по защите технологий;
● создать модель угроз;
● спроектировать полигон беспилотников для тестирования.
Минтранс рассчитывает получить готовую технологию к середине декабря этого года.
🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2020-09-15_mintrans_za_50_millionov_sozdast
***
📎 Подробности тендера
В Самаре разрабатывают систему компьютерного зрения для сельского хозяйства
Алгоритмы будут встраиваться в системы наблюдения (гиперспектрометры), установленные на сельхоз-технике, и анализировать почву: дистанционно определять ее влажность, содержание минеральных вещество, очаги распространения насекомых. В перспективе систему планируется устанавливать не только на наземную технику, но и на беспилотные дроны — для оценки состояния больших площадей земли.
Данная технология разрабатывалась в Самарском национальном исследовательском университете для анализа спутниковых снимков поверхности Земли, сделанные с орбиты. На данный момент основная задача разработчиков — сделать систему датчиков простой и достаточно дешевой для массового производства и установки на большое количество сельскохозяйственной техники.
🔗 Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/9457597
***
📎 Похожие системы в России разрабатывают Университет Иннополис (🏷диагностика и прогнозирование развития болезней) и компания «Горизонт» (🏷выявление проблем на полях по спутниковым снимкам).
Алгоритмы будут встраиваться в системы наблюдения (гиперспектрометры), установленные на сельхоз-технике, и анализировать почву: дистанционно определять ее влажность, содержание минеральных вещество, очаги распространения насекомых. В перспективе систему планируется устанавливать не только на наземную технику, но и на беспилотные дроны — для оценки состояния больших площадей земли.
Данная технология разрабатывалась в Самарском национальном исследовательском университете для анализа спутниковых снимков поверхности Земли, сделанные с орбиты. На данный момент основная задача разработчиков — сделать систему датчиков простой и достаточно дешевой для массового производства и установки на большое количество сельскохозяйственной техники.
🔗 Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/9457597
***
📎 Похожие системы в России разрабатывают Университет Иннополис (🏷диагностика и прогнозирование развития болезней) и компания «Горизонт» (🏷выявление проблем на полях по спутниковым снимкам).
ТАСС
Самарские ученые разрабатывают космическое "зрение" для сельского хозяйства
С помощью изобретения можно будет дистанционно определять влажность почвы и содержание минеральных веществ, выявлять наличие у растений болезней и очаги распространения насекомых-вредителей
Компания Puppets.World разработала систему анимации цифровых аватаров на основе нейронных сетей
Технология отличается от процесса «морфинга», который используется в дипфейк-приложениях: нейросеть Puppets.World создает карту черт лица и отслеживает их изменения, а затем генерирует аналогичную мимику на фотографиях, картинах и рисунках.
💬 Леонид Шейба, основатель и генеральный директор Puppets.World
«Технология может применяться в различных сценариях и отраслях: в маркетинге и рекламе, образовательных сервисах, контактных центрах банков и ритейлеров. Наша система пригодится для локализации кинофильмов. Например, при переводе с английского на русский, движения губ актера и выражения лица в идеале тоже должны меняться. Это можно делать автоматически с помощью наших алгоритмов».
📎 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-09-15_puppetsworld_zapustila_prilozhenie
***
👉🏻 Протестировать, как работает технология, можно в приложении Puppets.World на iPhone или iPad
📎 Результат работы алгоритмов Puppets.World на примере «Мона Лизы» (YouTube, 0:23)
Технология отличается от процесса «морфинга», который используется в дипфейк-приложениях: нейросеть Puppets.World создает карту черт лица и отслеживает их изменения, а затем генерирует аналогичную мимику на фотографиях, картинах и рисунках.
💬 Леонид Шейба, основатель и генеральный директор Puppets.World
«Технология может применяться в различных сценариях и отраслях: в маркетинге и рекламе, образовательных сервисах, контактных центрах банков и ритейлеров. Наша система пригодится для локализации кинофильмов. Например, при переводе с английского на русский, движения губ актера и выражения лица в идеале тоже должны меняться. Это можно делать автоматически с помощью наших алгоритмов».
📎 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-09-15_puppetsworld_zapustila_prilozhenie
***
👉🏻 Протестировать, как работает технология, можно в приложении Puppets.World на iPhone или iPad
📎 Результат работы алгоритмов Puppets.World на примере «Мона Лизы» (YouTube, 0:23)
⭐️ Полезные каналы
В телеграм-каналах «Индустрия 4.0», «Все об искусственном интеллекте» и Robot Report ежедневно публикуются наиболее заметные материалы о современных технологиях в мире, включая искусственный интеллект и робототехнику.
Вот несколько постов из их фидов:
📌 В «Сколтехе» займутся софтом для нового стандарта связи // «Индустрия 4.0»
📌 Microsoft выпустила открытый инструмент для глубокого обучения на основе триллиона параметров // «Все об искусственном интеллекте»
📌 Стартап Cruise представил самоуправляемый автомобиль, который решает задачи по прогнозированию передвижения по дорогам // «Все об искусственном интеллекте»
📌 «Касперский» анонсировал разработку системы «Антидрон» для дистанционного управления беспилотниками // Robot Report
👉🏻 Подключиться к мониторингам: @industryfourzeroo, @ainetworkss, @robotreportcom
В телеграм-каналах «Индустрия 4.0», «Все об искусственном интеллекте» и Robot Report ежедневно публикуются наиболее заметные материалы о современных технологиях в мире, включая искусственный интеллект и робототехнику.
Вот несколько постов из их фидов:
📌 В «Сколтехе» займутся софтом для нового стандарта связи // «Индустрия 4.0»
📌 Microsoft выпустила открытый инструмент для глубокого обучения на основе триллиона параметров // «Все об искусственном интеллекте»
📌 Стартап Cruise представил самоуправляемый автомобиль, который решает задачи по прогнозированию передвижения по дорогам // «Все об искусственном интеллекте»
📌 «Касперский» анонсировал разработку системы «Антидрон» для дистанционного управления беспилотниками // Robot Report
👉🏻 Подключиться к мониторингам: @industryfourzeroo, @ainetworkss, @robotreportcom
📖 Почитать на досуге: зачем нужно регулировать ИИ в сфере финансов и как искусственный интеллект используется российскими банками
В статье называются функции, которые выполняют алгоритмы искусственного интеллекта в финансовом секторе. Среди примеров использования ИИ в банках:
● принятие кредитных решений в рознице, в том числе без участия человека — Сбербанк;
● система распознавания и обработки документов для формирования клиентского досье (Росбанк);
● персонализация предложения продуктов в зависимости от предпочтений клиента.
👉🏻 Читать статью (~8 мин.)
В статье называются функции, которые выполняют алгоритмы искусственного интеллекта в финансовом секторе. Среди примеров использования ИИ в банках:
● принятие кредитных решений в рознице, в том числе без участия человека — Сбербанк;
● система распознавания и обработки документов для формирования клиентского досье (Росбанк);
● персонализация предложения продуктов в зависимости от предпочтений клиента.
👉🏻 Читать статью (~8 мин.)
«Глонасс-БДД» оцифровывает российские дороги с помощью систем искусственного интеллекта
Для оцифровки используются записи с автомобильных видеорегистраторов, которые обрабатываются алгоритмами машинного обучения. ИИ учитывает количество и ширину полос, ширину дорожного полотна, дорожные элементы (знаки, опоры освещения, барьеры, светофоры, разметку и др.) Это позволяет составить коэффициент безопасности каждого отрезка дороги, а также составить рекомендации по повышению безопасности.
На данный момент в рамках пилотного проекта проанализировано 3 тыс. километров российских дорог, в ближайшее время протяженность пилотных участков планируется увеличить втрое. Пока система работает в тестовом режиме, но планируется промышленная эксплуатация — тогда ей смогут воспользоваться государственные и муниципальные службы.
Также в течение двух лет будет разработан модуль системы с доступом к цифровым картам для автомобилистов.
🔗 https://www.comnews.ru/digital-economy/content/209102/2020-09-15/2020-w38/rostekh-i-glonass-sostavili-cifrovoy-reyting-bezopasnosti-3-tysyach-km-rossiyskikh-dorog
***
👉🏻 Изучить другие российские кейсы применения ИИ в сфере логистики и транспорта
Для оцифровки используются записи с автомобильных видеорегистраторов, которые обрабатываются алгоритмами машинного обучения. ИИ учитывает количество и ширину полос, ширину дорожного полотна, дорожные элементы (знаки, опоры освещения, барьеры, светофоры, разметку и др.) Это позволяет составить коэффициент безопасности каждого отрезка дороги, а также составить рекомендации по повышению безопасности.
На данный момент в рамках пилотного проекта проанализировано 3 тыс. километров российских дорог, в ближайшее время протяженность пилотных участков планируется увеличить втрое. Пока система работает в тестовом режиме, но планируется промышленная эксплуатация — тогда ей смогут воспользоваться государственные и муниципальные службы.
Также в течение двух лет будет разработан модуль системы с доступом к цифровым картам для автомобилистов.
🔗 https://www.comnews.ru/digital-economy/content/209102/2020-09-15/2020-w38/rostekh-i-glonass-sostavili-cifrovoy-reyting-bezopasnosti-3-tysyach-km-rossiyskikh-dorog
***
👉🏻 Изучить другие российские кейсы применения ИИ в сфере логистики и транспорта
В Самаре будет создана база данных для обучения ИИ распознаванию и обработке медицинской речи
База данных создается совместно компанией МТС и Самарским государственным медицинским университетом на базе Лаборатории искусственного интеллекта. На данном этапе студенты вуза занимаются разметкой данных о симптомах. На следующем будут собираться аудиоданные, чтобы обучить ИИ преобразовывать речь в текст.
💬Петр Кшнякин, руководитель отдела проектного менеджмента Института инновационного развития СамГМУ:
«Мы учим искусственный интеллект правильно определять локализацию дискомфорта, его характер - болевой синдром, набор симптомов. По сути, мы размечаем эти данные, чтобы в перспективе на их основании система могла самообучаться и анализировать текст без привлечения человека».
🔗 Источник: https://rg.ru/2020/09/16/v-samare-razrabotaiut-bazu-medicinskih-dannyh-dlia-iskusstvennogo-intellekta.html
***
📎 Специалисты компании ЦРТ отмечают рост доверия врачей к аналогичным медицинским системам распознавания речи.
База данных создается совместно компанией МТС и Самарским государственным медицинским университетом на базе Лаборатории искусственного интеллекта. На данном этапе студенты вуза занимаются разметкой данных о симптомах. На следующем будут собираться аудиоданные, чтобы обучить ИИ преобразовывать речь в текст.
💬Петр Кшнякин, руководитель отдела проектного менеджмента Института инновационного развития СамГМУ:
«Мы учим искусственный интеллект правильно определять локализацию дискомфорта, его характер - болевой синдром, набор симптомов. По сути, мы размечаем эти данные, чтобы в перспективе на их основании система могла самообучаться и анализировать текст без привлечения человека».
🔗 Источник: https://rg.ru/2020/09/16/v-samare-razrabotaiut-bazu-medicinskih-dannyh-dlia-iskusstvennogo-intellekta.html
***
📎 Специалисты компании ЦРТ отмечают рост доверия врачей к аналогичным медицинским системам распознавания речи.
Облачные платформы для ускорения ИИ-разработок для бизнеса
На этой неделе компания G-Core Labs запустила ИИ-платформу для разработки ИИ-приложений. Такая модель — PaaS, «платформа как сервис» — становится все более популярной в России. Мы собрали несколько платформ, которые позволяют быстрее и проще создать и внедрить в бизнес-процессы системы искусственного интеллекта.
📍 AI-платформа G-Core Labs — поддержка полного цикла машинного обучения (ML), функция совместной работы над моделями ML, каталог готовых шаблонов и моделей.
📍NLab Marker — платформа для разметки данных (текстовых, аудио, фото, видео) для ML-разработки.
📍ОТ.Платформа — платформа для работы с большими данными и использования аналитических Data Science инструментов.
📍Sberbank AI Cloud — облачные сервисы для обучения моделей ML на базе суперкомпьютера Christofari, для разворачивания ИИ-моделей на базе SberCloud, для разработки и интеграции ML-моделей.
📍ML-сервисы в Yandex Cloud — сервисы для запуска ML-моделей, для анализа изображений, машинного перевода, распознавания и синтеза речи.
На этой неделе компания G-Core Labs запустила ИИ-платформу для разработки ИИ-приложений. Такая модель — PaaS, «платформа как сервис» — становится все более популярной в России. Мы собрали несколько платформ, которые позволяют быстрее и проще создать и внедрить в бизнес-процессы системы искусственного интеллекта.
📍 AI-платформа G-Core Labs — поддержка полного цикла машинного обучения (ML), функция совместной работы над моделями ML, каталог готовых шаблонов и моделей.
📍NLab Marker — платформа для разметки данных (текстовых, аудио, фото, видео) для ML-разработки.
📍ОТ.Платформа — платформа для работы с большими данными и использования аналитических Data Science инструментов.
📍Sberbank AI Cloud — облачные сервисы для обучения моделей ML на базе суперкомпьютера Christofari, для разворачивания ИИ-моделей на базе SberCloud, для разработки и интеграции ML-моделей.
📍ML-сервисы в Yandex Cloud — сервисы для запуска ML-моделей, для анализа изображений, машинного перевода, распознавания и синтеза речи.
📖 Почитать на досуге: подборка полезных материалов о машинном обучении
В подборке собрана краткая информация со ссылками на новые инструменты в области ML-разработки. Вот несколько примеров:
● Iris — новая модель машинного обучения для распознавания радужной оболочки, зрачка и контура глаза с помощью обычной камеры;
● Semantic Reactor — плагин для «Google Таблиц», позволяющий запускать модели понимания естественного языка на собственных данных;
● AI Economist — фреймворк для интеллектуального анализа экономической ситуации на основе больших данных.
👉🏻 Изучить подборку
В подборке собрана краткая информация со ссылками на новые инструменты в области ML-разработки. Вот несколько примеров:
● Iris — новая модель машинного обучения для распознавания радужной оболочки, зрачка и контура глаза с помощью обычной камеры;
● Semantic Reactor — плагин для «Google Таблиц», позволяющий запускать модели понимания естественного языка на собственных данных;
● AI Economist — фреймворк для интеллектуального анализа экономической ситуации на основе больших данных.
👉🏻 Изучить подборку
Хабр
Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за август 2020
Продолжаем собирать для вас материалы из области ML. Как и всегда предпочтение отдаем проектам, которые содержат ссылки на непустые репозитории, или предоставляют высокоуровневые API. Iris...
Определен бюджет федпроекта «Искусственный интеллект» на ближайшие три года
Согласно проекту бюджета на 2021-2023 годы, на федеральный проект «Искусственный интеллект» планируется выделить около 16,5 млрд рублей:
● 4,1 млрд в 2021 году;
● 6,5 млрд в 2022-м;
● 5,9 млрд в 2023-м.
🔗 Источник: https://tass.ru/nacionalnye-proekty/9483409
***
📎 В середине августа сообщалось, что бюджет федпроекта до 2024 года будет сокращен до 22,4 млрд рублей.
Согласно проекту бюджета на 2021-2023 годы, на федеральный проект «Искусственный интеллект» планируется выделить около 16,5 млрд рублей:
● 4,1 млрд в 2021 году;
● 6,5 млрд в 2022-м;
● 5,9 млрд в 2023-м.
🔗 Источник: https://tass.ru/nacionalnye-proekty/9483409
***
📎 В середине августа сообщалось, что бюджет федпроекта до 2024 года будет сокращен до 22,4 млрд рублей.
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
На ICT.Moscow опубликовано исследование Агентство инноваций Москвы
Тренды развития искусственного интеллекта в сфере ЖКХ
#искусственный_интеллект #ЖКХ #Агентство_инноваций_Москвы
Подписаться на канал ICT.Moscow →
Тренды развития искусственного интеллекта в сфере ЖКХ
#искусственный_интеллект #ЖКХ #Агентство_инноваций_Москвы
Подписаться на канал ICT.Moscow →
В Москве с помощью ИИ проанализировано более 300 тыс. медицинских исследований
На сегодняшний день к сервисам искусственного интеллекта подключены все столичные поликлиники. ИИ используется для диагностики не только коронавирусной пневмонии, но также для выявления рака легких, для поиска признаков рака молочной железы на маммограммах.
Также Центр диагностики и телемедицины применяет алгоритмы в кардиологии, неврологии, а также для диагностики хронических заболеваний и неотложных состояний. По словам директора Центра 👤Сергея Морозова, в перспективе ИИ будет использоваться для определения более эффективной схемы лечения заболеваний.
🔗 Источник: https://vm.ru/moscow/828256-iskusstvennyj-intellekt-proanaliziroval-bolee-300-tysyach-medicinskih-issledovanij
***
📎 Количество обработанных ИИ медицинских исследований растет. За три месяца (с апреля по июль) в Москве было проанализировано 150 тыс. снимков. Показателя в 300 тыс. удалось достичь еще менее чем за два месяца — с конца июля по середину сентября.
На сегодняшний день к сервисам искусственного интеллекта подключены все столичные поликлиники. ИИ используется для диагностики не только коронавирусной пневмонии, но также для выявления рака легких, для поиска признаков рака молочной железы на маммограммах.
Также Центр диагностики и телемедицины применяет алгоритмы в кардиологии, неврологии, а также для диагностики хронических заболеваний и неотложных состояний. По словам директора Центра 👤Сергея Морозова, в перспективе ИИ будет использоваться для определения более эффективной схемы лечения заболеваний.
🔗 Источник: https://vm.ru/moscow/828256-iskusstvennyj-intellekt-proanaliziroval-bolee-300-tysyach-medicinskih-issledovanij
***
📎 Количество обработанных ИИ медицинских исследований растет. За три месяца (с апреля по июль) в Москве было проанализировано 150 тыс. снимков. Показателя в 300 тыс. удалось достичь еще менее чем за два месяца — с конца июля по середину сентября.
РЖД изучила возможность применения нейросетей для организации работы сортировочной станции
Для этого была рекомендательная модель нейросети, учитывающая временные затраты на проведение технологических мероприятий на станции, инфраструктурные ограничения, очередность подвода поездов и распределения подвижного состава по путям.
Прототип нейросети давал рекомендации о порядке роспуска составов и таким образом обеспечил снижение времени простоя составов более чем на 20%.
🔗 Источник: https://iot.ru/transportnaya-telematika/rzhd-razrabatyvaet-prototip-tsifrovogo-pomoshchnika-dlya-upravleniya-sortirovochnoy-stantsiey
***
📎 За последний месяц РЖД запустила тестирование беспилотного поезда «Ласточка», а также вспомогательной ИИ-системы 🏷Cognitive Rail Pilot.
Для этого была рекомендательная модель нейросети, учитывающая временные затраты на проведение технологических мероприятий на станции, инфраструктурные ограничения, очередность подвода поездов и распределения подвижного состава по путям.
Прототип нейросети давал рекомендации о порядке роспуска составов и таким образом обеспечил снижение времени простоя составов более чем на 20%.
🔗 Источник: https://iot.ru/transportnaya-telematika/rzhd-razrabatyvaet-prototip-tsifrovogo-pomoshchnika-dlya-upravleniya-sortirovochnoy-stantsiey
***
📎 За последний месяц РЖД запустила тестирование беспилотного поезда «Ласточка», а также вспомогательной ИИ-системы 🏷Cognitive Rail Pilot.