Course of AI School
Интенсивный курс

AI School

2 мар–6 апр 2019, 19:00–22:00, Вт/Чт/Сб
Digital October Center, Москва

Интенсивный курс по AI. Разберёмся в основных направлениях, поговорим про когнитивные сервисы, машинное обучение и нейронные сети. На практике решим задачи по распознаванию изображений, обработке текста, создадим чат-бот

Интенсивный курс по AI. Разберёмся в основных направлениях, поговорим про когнитивные сервисы, машинное обучение и нейронные сети. На практике решим задачи по распознаванию изображений, обработке текста, создадим чат-бот
Все мероприятия Наверх
Наверх Записаться

Куратор курса

Дмитрий Сошников
Евангелист Microsoft, кандидат физико-математических наук, член Российской ассоциации искусственного интеллекта

Чему вы научитесь

Понимать, какие бизнес-процессы можно оптимизировать с помощью ИИ 01
Понимать, какие бизнес-процессы можно оптимизировать с помощью ИИ
Смотреть программу
Создавать чат-боты с элементами интеллектуальности 02
Создавать чат-боты с элементами интеллектуальности
Смотреть программу
Использовать подходы ML для прогнозирования и выявления закономерностей в данных 03
Использовать подходы ML для прогнозирования и выявления закономерностей в данных
Смотреть программу
Применять нейросети для анализа и генерации текста, распознавания изображений и др. 04
Применять нейросети для анализа и генерации текста, распознавания изображений и др.
Смотреть программу
Понимать, какие инструменты следует использовать для анализа больших данных на кластерах 05
Понимать, какие инструменты следует использовать для анализа больших данных на кластерах
Смотреть программу
Смотреть программу

Этот курс для

  • Разработчиков, которые хотят работать с AI

Cпикеры

Дмитрий Сошников
Евангелист Microsoft
Анна Власова
Руководитель нейролингвистической лаборатории «Наносемантика», один из лидеров разговорного ИИ в России
Сергей Герасимов
Chief Data Scientist в Home Credit Bank, научный сотрудник ВМК МГУ
Максим Ерёмин
NET Developer в Comparex LLC
Александр Кондрашкин
CTO в LoyaltyLab, ранее — «Яндекс», App in the Air
Ахмед Шериев
Руководитель группы разработки, «Интерфакс», автор статей и докладов по Windows Phone, UWP, Azure, Xamarin. Занимался разработкой проектов для BMW, Microsoft, Starbucks, Mail.ru, Tinkoff

Программа

02 марта, суббота
12:00 – 20:30
Введение в ИИ и символьный ИИ
Дмитрий Сошников, евангелист Microsoft
12:00 — 13:00 — Введение в искусственный интеллект
13:00 — 14:00 — Когнитивные сервисы
14:00 — 14:30 — Перерыв
14:30 — 15:00 — Лабораторная: учимся распознавать объекты
15:00 — 16:00 — Представление знаний, онтологии и SemanticWeb
16:00 — 17:00 — Обед
17:00 — 18:00 — Лабораторная: создаём онтологию
18:00 — 19:00 — Экспертные системы и логический вывод
19:00 — 19:30 — Перерыв
19:30 — 20:30 — Генетические алгоритмы

05 марта, вторник
19:00 – 22:10
Разговорный ИИ
Максим Ерёмин, NET Developer, Comparex LLC, Анна Власова, руководитель лаборатории «Наносемантика»
19:00 — 20:00 — Чат-боты и разговорный ИИ
20:00 — 20:30 — Microsoft Bot Framework
20:30 — 21:00 — Когнитивные сервисы для разговорных ботов
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа: создаём погодного бота
22:00 — 22:10 — Домашнее задание: развернуть бота в Telegram


12 марта, вторник
19:00 – 22:10
Когнитивные сервисы
Максим Ерёмин, NET Developer, Comparex LLC
19:00 — 19:30 — Когнитивные сервисы распознавания изображений
19:30 — 20:15 — Лабораторная работа: анализируем фотографии
20:15 — 20:45 — Сервисы работы с текстом
20:45 — 21:30 — Лабораторная работа: строим синонимичный текст
21:30 — 22:00 — Q&AMaker, и другие полезные сервисы
22:00 — 22:10 — Домашнее задание: бот распознавания возраста/эмоций
16 марта, суббота
10:00 – 18:15
Введение в машинное обучение
Александр Кондрашкин, CTO, LoyaltyLab
10:00 — 11:00 — Введение в машинное обучение и AzureML. Линейная регрессия
11:00 — 11:30 — Лабораторная работа: Предсказание цен на недвижимость
11:30 — 12:00 — Логистическая регрессия. Регуляризация
12:00 — 12:30 — Перерыв
12:30 — 13:15 — Алгоритмы классификации: SVM, деревья решений, KNN. Анализ главных компонент
13:15 — 14:00 — Введение в scikit-learn
14:00 — 15:00 — Обед
15:00 — 15:45 — Лабораторная работа: сравнение алгоритмов классификации. Распознавание рукописных цифр
15:45 — 16:45 — Подходы к работе с текстом. BoW, TF-IDF
16:45 — 17:15 — Алгоритмы кластеризации
17:15 — 18:15 — Лабораторная работа: кластеризация текста
18:15 — 18:30 — Домашнее задание
19 марта, вторник
19:00 – 22:00
Машинное обучение: подготовка данных
Александр Кондрашкин, CTO, LoyaltyLab
19:00 — 20:00 — Подробнее о градиентном спуске
20:00 — 21:00 — Подготовка данных. Равномерность разбиения на классы. SMOTE
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
21 марта, четверг
19:00 – 22:00
Машинное обучение: бустинг и другие хитрости
Александр Кондрашкин, CTO, LoyaltyLab
19:00 — 20:00 — Бустинг и другие хитрости машинного обучения. CatBoost, LightGBM
20:00 — 21:00 — Подбор гиперпараметров
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
23 марта, суббота
12:00 – 18:30
Введение в нейронные сети
Дмитрий Сошников, евангелист Microsoft
12:00 — 13:00 — Введение в нейросети. Персептрон
13:00 — 14:00 — Введение в Tensorflow. Многослойный персептрон
14:00 — 15:00 — Обед
15:00 — 16:00 — Лабораторная работа: распознавание ирисов и рукописных цифр
16:00 — 17:00 — Свёрточные нейронные сети для распознавания изображений
17:00 — 17:30 — Перерыв
17:30 — 18:30 — Лабораторная работа: свёрточные нейронные сети
18:30 — 19:30 — Тонкости обучения
26 марта, вторник
19:00 – 22:00
Распознавание изображений
Дмитрий Сошников, евангелист Microsoft
19:00 — 20:00 — Различные подходы к ObjectDetection. FasterR-CNN, YOLO
20:00 — 21:00 — Тонкости анализа изображений: предобработка. StyleTransfer
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
28 марта, четверг
19:00 – 22:10
Работа с текстом: основные задачи и библиотеки
Ахмед Шериев, руководитель группы разработки, «Интерфакс»
19:00 — 20:00 — Основные задачи в обработке текстов
20:00 — 21:00 — Обзор библиотек Python для работы с текстом. Библиотека iPavlov
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
22:00 — 22:10 — Домашнее задание
30 марта, суббота
10:00 – 18:00
Большие данные и ИИ. Capstone Project
Дмитрий Сошников, евангелист Microsoft, Сергей Герасимов, Chief Data Scientist, Home Credit Bank
10:00 — 10:30 — Постановка задачи на Capstone Project
10:30 — 11:00 — Перерыв, обсуждение
11:00 — 12:00 — Представление проектов
12:00 — 13:00 — Обед
13:00 — 14:00 — Введение в проблематику больших данных
14:00 — 15:00 — Экосистема Hadoop для работы с большими данными
15:00 — 16:00 — Apache Spark и DataBricks. Машинное обучение на Apache Spark
16:00 — 18:00 — Лабораторная работа
02 апреля, вторник
19:00 – 22:00
Работа с текстом: нейросети и анализ естественных языков
Ахмед Шериев, руководитель группы разработки, «Интерфакс»
19:00 — 20:00 — Рекуррентные нейронные сети
20:00 — 21:00 — TextEmbeddings: Word2Vec и др.
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
04 апреля, четверг
19:00 – 22:00
Продвинутые нейронные сети
19:00 — 20:00 — Автоэнкодеры. Сиамские нейронные сети
20:00 — 21:00 — GAN
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
06 апреля, суббота
10:00 – 18:00
Мини-хакатон
Дмитрий Сошников, евангелист Microsoft
10:00 — 16:00 — Мини-хакатон
16:00 — 18:00 — Представление проектов

Требования

  • Для прохождения курса требуется хотя бы минимальный уровень владения языком Python
Рекомендуем