Первая встреча AI-клуба
В четверг состоялась первая встреча AI клуба Grammarly, которую я анонсировал в предыдущей колонке. Ее основной целью было знакомство и определение направления дальнейшего движения. Продлилась встреча 3 часа и по сути состояла из трех частей.
Первая часть состояла из
- Роман Ворушин рассказал про фильтрацию нграм с помощью SVM (слайды)
- Арсен Костенко говорил о применение нейронных сетей для поиска кадров с вшитыми субтитрами в видео-потоке. Он подчеркнул, что нейронные сети очень хорошо подходят для классификации изображений, поскольку саму сеть можно визуализировать и в некотором роде сопостовлять с изображением. Тема нейронных сетей вызвала очень большой интерес и множество вопросов.
- Дмитрий Дзюба из AILEN Lab показал интересные разработки лаборатории: выделение фич в изображениях в виде кривых
2-го порядка, динамиечскую ассоциативныую память на основе нейронных сетей и т.д. (материалы доклада) - Александр Краковецкий рассказал про свой опыт использования алгоритмов для очистки текста (a la readability), а также Named Entity Recognition
После этого в течение получасового перерыва у всех участников, которых собралось около 80 (в общей сложности 110 человек заполнило регистрационную форму), была возможность познакомиться и пообщаться, разбившись на кружки по интересам.
А завершающая, самая длительная часть была посвящена обсуждению того, что делать дальше. Cреди пришедших я для себя выделить 3 основные группы:
- практики NLP (были представители ряда компаний, имеющих коммерческие проекты в этом направлении: кроме Grammarly, это Samsung, Zoral и другие), а также ребята, занимающиеся научной работой в области лингвистики, и даже успешные NLPшники-фрилансеры
- энтузиасты робототехники и AI, среди которых были как минимум трое ребят, способных рассказать и показать результаты своих экспериментов, а также девушка Настя со своим роботом (которая посетовала, что сейчас никто уже не умеет паять)
- интересующиеся темами машинного обучения и ИИ, но не имеющие возможности (пока что) применять ее на практике
Наибольшая заинтересованность была в обзорных лекциях и практических мастер-классах, а также в хакатонах. Из чего я для себя вывел «идеальный» формат дальнейших встреч. Выбирается какая-то не слишком узкая, но и не слишком широкая тема (например: нейронные сети, парсинг, кластеризация,...).
- приглашенный эксперт в этой теме делает обзорный доклад о state of the art
- затем
1-2 человека делают практические доклады c разбором реальных задач, показом и рассказом о коде, анализом основных проблемах, подводных камней и способов их обхода - докладчик(и) формулируют какую-то практическую задачу по теме, а участники встречи берутся за ее решение (с докладчиками в качестве менторов) — такой себе хакатон. Скорее всего для решения этой задачи понадобится больше, чем час-два времени, т.е. на встрече можно будет начать, а продолжить уже в асинхронном режиме после нее
Возможно, такой формат будет редко достижим, но мы попробуем организовать следующую встречу по этому образцу...
В заключение хочу поделиться веселым видео с последнего ТЕДа, которое мы собирались показать на встрече, но на это совсем не хватило времени. Конечно же, про роботов.

21 коментар
Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів Коментарі можуть залишати тільки користувачі з підтвердженими акаунтами.