Forwarded from Яндекс Образование
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Зовём на первый интенсив ШАДа по разработке GPT 🔥
Мы запускаем пятидневный курс для ребят, которые изучают ML и хотят узнать больше о генеративных моделях. Эксперты #яндекс расскажут:
— как устроена YandexGPT;
— в чём особенности предобучения и alignment;
— какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов;
— как запустить языковую модель на ограниченных ресурсах.
Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Он подойдёт студентам с базовыми знаниями в области машинного обучения и ML-разработчикам. Вы сможете задать вопросы команде YandexGPT и прокачать свои навыки в ML на совместных практических семинарах.
Изучите программу и зарегистрируйтесь до 23 ноября.
Мы запускаем пятидневный курс для ребят, которые изучают ML и хотят узнать больше о генеративных моделях. Эксперты #яндекс расскажут:
— как устроена YandexGPT;
— в чём особенности предобучения и alignment;
— какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов;
— как запустить языковую модель на ограниченных ресурсах.
Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Он подойдёт студентам с базовыми знаниями в области машинного обучения и ML-разработчикам. Вы сможете задать вопросы команде YandexGPT и прокачать свои навыки в ML на совместных практических семинарах.
Изучите программу и зарегистрируйтесь до 23 ноября.
Forwarded from DeepSchool
Провели лекцию "Модель камеры и калибровка"
Объяснили:
- откуда берутся те самые параметры камеры для калибровки
- что такое однородные координаты и зачем их вводят
- как устроены методы калибровки в OpenCV и как их применять на практике
- зачем калибровать камеры на одинаковой модели iphone у разных пользователей, чем чреваты погрешности в несколько пикселей и другие практические вопросы
А также рассказали про нашу программу 3D Computer Vision, почему мы ее создали и что осваивают студенты к концу курса.
Напоминаем, что до 17 ноября 23:59 мск вы можете присоединиться к ней со скидкой 10%!
Запись лекции
Домашнее задание
Страница курса
Объяснили:
- откуда берутся те самые параметры камеры для калибровки
- что такое однородные координаты и зачем их вводят
- как устроены методы калибровки в OpenCV и как их применять на практике
- зачем калибровать камеры на одинаковой модели iphone у разных пользователей, чем чреваты погрешности в несколько пикселей и другие практические вопросы
А также рассказали про нашу программу 3D Computer Vision, почему мы ее создали и что осваивают студенты к концу курса.
Напоминаем, что до 17 ноября 23:59 мск вы можете присоединиться к ней со скидкой 10%!
Запись лекции
Домашнее задание
Страница курса
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мета показали свои новые нейросети Emu Video и Emu Edit.
Первая — высококачественный генератор видео, а вот вторая интересней — это натоящий редактор ваших фото текстом, без выделения областей, сложных интерфейсов и прочего. Просто пишете, что хотите поменять и как, а нейросеть — выполняет. Демо выглядит потрясающе.
🚀 Meta: https://ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research/
📌Paper: https://emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Институт AIRI
В этом году 19 спикеров AIRI выступят на международной конференции AI Journey! 👀
Делимся темами докладов первого дня конференции AIJ Science:
🔻 Главный зал
13:45 – 16:00
→ Иван Оселедец «Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей»
→ Евгений Бурнаев «От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту?»
→ Ольга Кардымон «ИИ для дизайна и генерации белковых молекул»
17:15 – 18:30
→ Андрей Кузнецов "OmniFusion"
🔻 Научный зал 1
11:15 – 13:30
→ Елизавета Гончарова «Языковые модели. Что можно выучить генерируя текст?»
13:45 – 15:15
→ Денис Димитров «MERA: Инструктивный бенчмарк для русского языка для больших языковых моделей»
→ Михаил Сальников «Вопросно-ответные системы с использованием графов знаний и больших языковых моделей»
15:15 – 16:00
→ Денис Димитров «Kandinsky: эффективный подход, основанный на диффузии, для высокоточного синтеза изображений и видео»
16:15 – 18:30
→ Евгений Фролов «Следующий шаг: рекомендации по использованию гиперболической геометрии»
🔻 Научный зал 2
13:45 – 16:00
→ Артем Важенцев «Гибридная оценка неопределенности для задачи выборочной классификации неоднозначных текстов»
→ Олег Сериков «Обработка естественного языка»
🔻 Научный зал 3
13:45 – 16:00
→ Айбек Аланов «Редактирование изображений с помощью диффузионных моделей»
→ Виталий Поздняков «Генерация стрессовых данных для проверки устойчивости моделей»
Подробное расписание и онлайн-трансляция на сайте AI Journey 📍
Делимся темами докладов первого дня конференции AIJ Science:
13:45 – 16:00
→ Иван Оселедец «Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей»
→ Евгений Бурнаев «От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту?»
→ Ольга Кардымон «ИИ для дизайна и генерации белковых молекул»
17:15 – 18:30
→ Андрей Кузнецов "OmniFusion"
11:15 – 13:30
→ Елизавета Гончарова «Языковые модели. Что можно выучить генерируя текст?»
13:45 – 15:15
→ Денис Димитров «MERA: Инструктивный бенчмарк для русского языка для больших языковых моделей»
→ Михаил Сальников «Вопросно-ответные системы с использованием графов знаний и больших языковых моделей»
15:15 – 16:00
→ Денис Димитров «Kandinsky: эффективный подход, основанный на диффузии, для высокоточного синтеза изображений и видео»
16:15 – 18:30
→ Евгений Фролов «Следующий шаг: рекомендации по использованию гиперболической геометрии»
13:45 – 16:00
→ Артем Важенцев «Гибридная оценка неопределенности для задачи выборочной классификации неоднозначных текстов»
→ Олег Сериков «Обработка естественного языка»
13:45 – 16:00
→ Айбек Аланов «Редактирование изображений с помощью диффузионных моделей»
→ Виталий Поздняков «Генерация стрессовых данных для проверки устойчивости моделей»
Подробное расписание и онлайн-трансляция на сайте AI Journey 📍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from АРХИВ КУРСА ML System Design2023
Рассказ @chernovssss про SAHI - технологию детектирования мелких объектов https://github.com/chernovssss/sahi_lib_article
Интересный подход, который можно использовать вместе с вашим любимым детектором объектов. Хороший подбор дополнительных материалов, и очень полезная библиотека. Задавайте Андрею вопросы в комментариях, пожалуйста.
Интересный подход, который можно использовать вместе с вашим любимым детектором объектов. Хороший подбор дополнительных материалов, и очень полезная библиотека. Задавайте Андрею вопросы в комментариях, пожалуйста.
Forwarded from Machinelearning
Решаем ML-задачи за 60 секунд, отправляем AI торговать на бирже и изучаем мультимодальную архитектуру — на онлайн-митапе Сбера при поддержке JUG Ru Group.
🗓 29 ноября в 18:00
В программе:
✔️ Александр Рыжков — «AutoML на практике: сделать AI за 60 секунд»Александр покажет, как быстро решать ML-задачи с использованием фреймворка LightAutoML.
✔️ Андрей Ахметов — «AI/ML в валютном трейдинге»
Как зарабатывают с AI в трейдинге, какие ML-модели используют, как анализируют данные и оценивают их результаты.
✔️ Андрей Кузнецов — «Мультимодальная архитектура OmniFusion — новый способ AI-коммуникации с пользователем?»
Доклад создании больших языковых моделей, способных одинаково хорошо работать с текстом и видео. А также о коммуникации моделей между собой.
Общайтесь с участниками митапа и задавайте вопросы спикерам в чате трансляции. Авторы лучших вопросов к каждому докладу получат сертификаты в магазин мерча SberShop.
➡️ Регистрация по ссылке.
Реклама. ПАО СБЕРБАНК. ИНН 7707083893.
🗓 29 ноября в 18:00
В программе:
✔️ Александр Рыжков — «AutoML на практике: сделать AI за 60 секунд»Александр покажет, как быстро решать ML-задачи с использованием фреймворка LightAutoML.
✔️ Андрей Ахметов — «AI/ML в валютном трейдинге»
Как зарабатывают с AI в трейдинге, какие ML-модели используют, как анализируют данные и оценивают их результаты.
✔️ Андрей Кузнецов — «Мультимодальная архитектура OmniFusion — новый способ AI-коммуникации с пользователем?»
Доклад создании больших языковых моделей, способных одинаково хорошо работать с текстом и видео. А также о коммуникации моделей между собой.
Общайтесь с участниками митапа и задавайте вопросы спикерам в чате трансляции. Авторы лучших вопросов к каждому докладу получат сертификаты в магазин мерча SberShop.
➡️ Регистрация по ссылке.
Реклама. ПАО СБЕРБАНК. ИНН 7707083893.
Решаем ML-задачи за 60 секунд, отправляем AI торговать на бирже и изучаем мультимодальную архитектуру — на онлайн-митапе Сбера при поддержке JUG Ru Group.
https://www.youtube.com/watch?v=10hYa7ooCBc
https://sb-meetup.jugru.org/ml/2023#registration
https://www.youtube.com/watch?v=10hYa7ooCBc
https://sb-meetup.jugru.org/ml/2023#registration
YouTube
Sber ML Meetup: AutoML, трейдинг и мультимодальность
Подробнее о фестивале TechTrain: https://jrg.su/YR8JKw
— —
*Мультимодальная архитектура OmniFusion — новый способ AI-коммуникации с пользователем?*
Доклад Андрея Кузнецова о подходах к созданию больших языковых моделей, способных одинаково хорошо работать…
— —
*Мультимодальная архитектура OmniFusion — новый способ AI-коммуникации с пользователем?*
Доклад Андрея Кузнецова о подходах к созданию больших языковых моделей, способных одинаково хорошо работать…
Forwarded from Заметки Computer Vision инженера
Ну и продолжении позапрошлого видео. Запускаем CLIP и DINOv2 на эмбеддед устройствах. Через ONNX и RKNN. Мне было интересно потянет ли или нет и сколько времени будет на инференс.
В итоге 2-3 секунды на DINOv2 small на RPi и 0.5 на RK3568.
Но мне показалось что это прикольная тема о которой можно сделать видео. Есть ряд проблем которые проще собрать под одной крышей.
https://youtu.be/gYIMYd2x52A
В итоге 2-3 секунды на DINOv2 small на RPi и 0.5 на RK3568.
Но мне показалось что это прикольная тема о которой можно сделать видео. Есть ряд проблем которые проще собрать под одной крышей.
https://youtu.be/gYIMYd2x52A
YouTube
One-shot-learing Computer Vision on Embedded devices (RockChip, RPi, etc.)
00:00:00 - Introduction
00:00:41 - CLIP. How to export to ONNX
00:01:05 - CLIP. List of existed ONNX models.
00:01:47 - CLIP. RockChip RKNN export and inference.
00:02:27 - DINOv2. ONNX export. What you should fix.
00:04:28 - DINOv2. RockChip RKNN export…
00:00:41 - CLIP. How to export to ONNX
00:01:05 - CLIP. List of existed ONNX models.
00:01:47 - CLIP. RockChip RKNN export and inference.
00:02:27 - DINOv2. ONNX export. What you should fix.
00:04:28 - DINOv2. RockChip RKNN export…
Forwarded from Machinelearning
LEDITS++ модель, которая выводит редактирование изображений текcтом на новый уровень.
LEDITS++:
- быстрый 🚀
- универсальный 🎨
- привязывает изменения к соответствующим областям 🎑
- не зависит от архитектуры ⚙️
🦾 Demo: https://huggingface.co/spaces/editing-images/leditsplusplus
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🪞 Visual Anagrams: Generating Multi-View Optical Illusions with Diffusion Models
Это самая крутая работа диффузии, за последнее время! Она генерирует визуальные анаграммы - тип оптической иллюзии, когда изображение выглядит как одно, но при трансформации меняет вид на другое.
Метод работает с любыми ортогональными матрицами преобразования, которые, включают вращение и перестановку.
Интуитивно понятно, что метод сначала инвертирует шум от нескольких преобразований изображения (с разными текстовыми промптами), а затем усредняет их.
После работы диффузии усредненного шума, результирующее изображение превращается в анаграмму, соответствующую тексту в разных ракурсах.
При этом требуется совсем немного вычислений, используется предварительно обученная стабильная диффузия.
Простая, элегантная техника для непрофессионалов, позволяющая создавать интересные произведения искусства!
🖥 Code: https://github.com/dangeng/visual_anagrams
🌟 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1hCvJR5GsQrhH1ceDjdbzLG8y6m2UdJ6l?usp=sharing
🔥 Project: https://dangeng.github.io/visual_anagrams/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.17919
@ai_machinelearning_big_data
Это самая крутая работа диффузии, за последнее время! Она генерирует визуальные анаграммы - тип оптической иллюзии, когда изображение выглядит как одно, но при трансформации меняет вид на другое.
Метод работает с любыми ортогональными матрицами преобразования, которые, включают вращение и перестановку.
Интуитивно понятно, что метод сначала инвертирует шум от нескольких преобразований изображения (с разными текстовыми промптами), а затем усредняет их.
После работы диффузии усредненного шума, результирующее изображение превращается в анаграмму, соответствующую тексту в разных ракурсах.
При этом требуется совсем немного вычислений, используется предварительно обученная стабильная диффузия.
Простая, элегантная техника для непрофессионалов, позволяющая создавать интересные произведения искусства!
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Генерация синтетических данных для таблиц и временных последовательностей
Forwarded from АРХИВ КУРСА ML System Design2023
Рассказ от @tankoroleva про библиотеку для генерации синтетических данных ydata-synthetic https://www.kaggle.com/code/rtkli91/ydata-synthetic-to-handle-class-imbalance
Задавайте Татьяне вопросы в комментариях, пожалуйста.
Задавайте Татьяне вопросы в комментариях, пожалуйста.
Forwarded from ML for Value / Ваня Максимов (Ivan Maksimov)
Саша из @datafeeling сделал прикольного бесплатного бота для генерации resume-style картинок по обычным фоткам - @avatar_resume_bot
Я потестил - зашло, поэтому рекомендую попробовать)
Из прикольного:
- Работает с фотками почти любого качества
- Убирает наушники, капюшон и прочие артефакты
- Можно стилизовать (выбирать цвет волос, например)
Но может несколько поменять ваше лицо - надо нагенерить 3-5 фоток, чтобы выбрать похожую на себя генерацию
Я потестил - зашло, поэтому рекомендую попробовать)
Из прикольного:
- Работает с фотками почти любого качества
- Убирает наушники, капюшон и прочие артефакты
- Можно стилизовать (выбирать цвет волос, например)
Но может несколько поменять ваше лицо - надо нагенерить 3-5 фоток, чтобы выбрать похожую на себя генерацию
https://vk.com/wall-187376020_337
Ого, это что новый семинар от VK Lab? Да!
Подключайтесь 12 декабря в 20:00, наш лаборант Антон Удалов расскажет о self-supervised подходе в звуке.
Мы подробно обсудим ключевые модели в этой области: Wav2Vec2, HuBERT и WavLM. А ещё разберёмся:
- в их архитектурных особенностях;
- чем они отличаются друг от друга;
- и для решения каких задач нужны.
Готовьте вопросы — обязательно ответим на них! До встречи.
Ого, это что новый семинар от VK Lab? Да!
Подключайтесь 12 декабря в 20:00, наш лаборант Антон Удалов расскажет о self-supervised подходе в звуке.
Мы подробно обсудим ключевые модели в этой области: Wav2Vec2, HuBERT и WavLM. А ещё разберёмся:
- в их архитектурных особенностях;
- чем они отличаются друг от друга;
- и для решения каких задач нужны.
Готовьте вопросы — обязательно ответим на них! До встречи.
VK
VK Lab. Запись со стены.
Ого, это что новый семинар от VK Lab? Да!
Подключайтесь 12 декабря в 20:00, наш лаборант Ант... Смотрите полностью ВКонтакте.
Подключайтесь 12 декабря в 20:00, наш лаборант Ант... Смотрите полностью ВКонтакте.