? Лекция 8 AI Knowledge Club
Предпоследняя лекция курса, уже в этот понедельник (завтра), 13.05.2024, онлайн, мы обсудим генеративный искусственный интеллект и автокодировщики.
Тема: Автокодировщики, VAE, GAN
Лектор: Жданов Максим

На лекции мы разберем автокодировщики, вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN). Обсудим как работают базовые алгоритмы и попробуем понять, как с помощью добавления шумов и нормального распределения генерировать кошек и собак.

? Подключение к занятию по ссылке → link

? Лекция 7 AI Knowledge Club
И еще одна лекция, в этот четверг, 02.05.2024, онлайн, мы обсудим задачи сегментации и детеции
Тема: Задачи компьютерного зрения: сегментация, детекция
Лектор: Стрижаков Даниил

На лекции обсудим постановку задач, основные моменты, существующие архитектуры и где вообще применяются алгоритмы сегментации и детекции.

? Подключение к занятию по ссылке → link

? Лекция 6 AI Knowledge Club
А уже в этот понедельник, 29.04.2024, онлайн, мы погрузимся в мир компьютерного зрения и развития сверточных нейронных сетей
Тема: Компьютерное зрение и сверточные нейронные сети
Лектор: Калязин Николай

На лекции мы поговорим про то, что такое компьютерное зрение, разберем различные задачи, а также поймем, что такое свертки и почему их так много используют в компьютерном зрении, и посмотрим, когда линейные слои тоже делают SOTA.

? Подключение к занятию по ссылке → link

? Уже завтра пройдет первый научный митап в этом семестре! Во время него мы вместе разберемся, как менять стадию инференса диффузионной модели для решения задачи восстановления изображений без дополнительной тренировки.

Тема: Training-free методы для решения задачи восстановления изображения с помощью диффузионных моделей.

Докладчик: Николай Калязин

Статьи:
- https://arxiv.org/abs/2209.14687 - Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
- https://arxiv.org/abs/2212.00490 - Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model
- И не только!

? Завтра, 23 апреля, в 18:00, online -> link для подключения

?Лекция 5 - AI Knowledge Club
А уже в этот четверг, послезавтра, 11.04.2024, аудитория Б-934
Тема: Архитектура Transformer, механизм Attention
Лектор: Арсений Иванов

На лекции мы расскажем про одну из самых важных архитектур в современной области глубинного обучения - трансформер, и почему механизм внимания так сильно помогает в решении реальных нетривиальных задач NLP. Мы разберем архитектуру трансформера, включая FeedForward, SelfAttention, CrossAttention, а еще постараемся понять роль позиционного кодирования в модели и разных регуляризаторов и оптимизаций. Мы также подробно рассмотрим декодер и маскированный Attention и процедуру обучения таких моделей.

? Подключение к занятию по ссылке → link

?Лекция 4 AI Knowledge Club
А уже в этот четверг, послезавтра, 21.03.2024, аудитория Б-4
Тема: Рекуррентные сети, RNN
Лектор: Андрей Лаптев

На лекции мы поговорим про отдельный вид нейросетей - рекуррентных сетях, которые способны работать с последовательностями произвольной длины. Какие есть типы этих сетей и почему это круто/полезно/вечно

? Подключение к занятию по ссылке → link

?Лекция 3 AI Knowledge Club
А уже в этот четверг, послезавтра, 14.03.2024, аудитория Б-4
Тема: NLP, токенизация и text representation
Лектор: Лев Новицкий

На лекции мы поговорим про основы NLP, такую фундаментальную вещь как токенизация и каким образом удобно математически представлять текст для обучения моделей

? Подключение к занятию по ссылке → link

?Семинар по Лекции 2 - AI Knowledge Club
А уже в этот четверг, послезавтра, 07.03.2024, аудитория Б-4
Тема: Знакомство с PyTorch, обучение первой MLP
Лектор: Андрей Лаптев

На семинаре мы расскажем о том, что такое PyTorch, как им пользоваться для работы с нейросетями, а также обучим первую полносвязную сеть

? Подключение к занятию по ссылке → link

? Лекция 2 AI Knowledge Club
А уже в этот четверг, послезавтра, 29.02.2024, в 18:00, аудитория Б-4
Тема: Введение в DL - устройства полносвязных сетей
Лектор: Алексей Земцов

На лекции мы расскажем, что такое полносвязные сети, как их лучше выстраивать и оптимизировать и насколько они важны для современной области

? Подключение к занятию по ссылке → link