Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
3 Перспективы использования машинного обучения для ИТ-проектов и стартапов
Содержание
- 1. 3 Перспективы использования машинного обучения для ИТ-проектов и стартапов
- 2. LIFE.FILM это Сервис с Искусственным Интеллектомдля создания
- 3. Более 10 лет опыта в IT, веб
- 4. Все снимает много часов видео, но никто
- 5. Автоматический редактор с искусственным интеллектомЛюди легко и
- 6. Процесс использованияЗагружаете/Снимаете ВидеоВыбираете МузыкуВыбираетеФильтрЗагружаетеГотовочерез 1-10 Min
- 7. Статус:Пользователей (Russia, Web Beta): MAU: 20000DAU: 700Регистраций:
- 8. Примеры видео:
- 9. Roadmap 1 year2016Launch iPhone app20172018Launch Android appLaunch
- 10. Набережные Челны (IT-Park)150 рабочих мест для 50 ИТ-стартапов
- 11. Слайд 11
- 12. Слайд 12
- 13. Слайд 13
- 14. Слайд 14
- 15. Испания (Malaga Valley)
- 16. Слайд 16
- 17. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ARTIFICIAL INTELLIGENCE
- 18. Когда SkyNet?В течении 10-20 лет - НЕТ
- 19. Интерес в мире к ИИ
- 20. Цифровая вселеннаяДанные следуют цифровому закону Мура: данные
- 21. Ренесанс нейронных сетейНейронные сети требует много вычеслений
- 22. Deep Learning?Knowledge bases – знания формируются вручную
- 23. Слайд 23
- 24. Слайд 24
- 25. ПоследствияПо оценкам различных экспертов в ближайшие 10-20
- 26. Хайп вокруг DL
- 27. Data Scientist - лучшая работа на свете
- 28. Нейронные сети
- 29. Активность нейрона определяется преобразованием взвешенного суммарного воздействия
- 30. Слайд 30
- 31. Глубокие нейронные сети
- 32. Слайд 32
- 33. 2012 - AlexNet (Supervision)В 2012 выигрывает AlexNet
- 34. Сверточные нейронные сети (CNN)Сеть находит “свертки”, которые
- 35. Слайд 35
- 36. Слайд 36
- 37. Слайд 37
- 38. 2012 Alexnet2014 GoogleNet
- 39. 2015 - 152 слоя в ResNetResNet -
- 40. http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
- 41. Игры разума:AlphaGo
- 42. Слайд 42
- 43. Слайд 43
- 44. DeepMind: AtariВ начале 2015 года журнал Nature
- 45. Опенсорс версия https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo
- 46. Варианты примененияGitXiv.com
- 47. Компания Google выложила в открытый доступ код
- 48. NeuralTalkEfficient Image Captioning code in Torchhttps://github.com/karpathy/neuraltalk2
- 49. Neural Style
- 50. SegNetСеть делает разметку видео с видеорегистратора по
- 51. “Супер увеличение”Нейронные сети способны как в фильмах
- 52. Texture NetworksСинтез текстур и стилизованных изображений в
- 53. seq2seq : Deep Q&AЧатбот на RNN (seq2seq model) обученный на диалогах из фильмов (Cornell Movie-Dialogs Corpus)https://github.com/Conchylicultor/DeepQA
- 54. WaveNet: новая модель для генерации человеческой речи и музыкиhttps://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
- 55. VizDoomИскусственный интеллект научили играть в Doom. Для обучения бота IntelAct нужен один обычный компьютер.
- 56. Где научиться и заработать
- 57. Слайд 57
- 58. Сложно ли это?Начать сложно. Глубокое обучение сейчас
- 59. Фрейморки: Keras, TensorFlow (Google)Я рекомендую платформу Keras
- 60. Слайд 60
- 61. AETROSОболочка для онлайн проектирования и обучения нейронных сетей на базе фреймворка Keras
- 62. Jupyter Notebook (iPython)Jupyter — идейный наследник IPython Notebook.Jupyter - интерактивная оболочка для языка программирования Python. https://www.continuum.io/downloads
- 63. Онлайн образование Можно учиться не выходя из дома, быстро и эффективноhttps://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
- 64. №1 площадка для специалистов ML. Данные -
- 65. Слайд 65
- 66. Хакатонhttp://www.chatbotscommunity.com/chatbots-hackatons-cup-2016/Вам нужна практика. Много практики.
- 67. Что нужно чтобы найти работу: Английский языкПройти
- 68. Что посмотреть: ВК группы:https://vk.com/deeplearning_ru - Мояhttps://vk.com/deeplearning -
- 69. Клуб Data Science БашГУ:Создание клуба заинтересованных лиц
- 70. Рустам Салаватов+7 (962) 52-38-149info@life2film.comskype: rust.salavatovwww.life2film.com vk.com/life2film
- 71. Материалы для презентацииhttps://habrahabr.ru/company/yandex/blog/307260/http://media.wix.com/ugd/d1d481_506c12d3c10d4ce5a6112bcb41e1d750.pdfhttp://www.slideshare.net/chatbotscommunity/20-muzis-hackathon?qid=9d377b11-150b-423c-81ba-7bd153f43b72&v=&b=&from_search=1https://www.youtube.com/watch?v=bicXInoeLG4https://www.youtube.com/watch?v=YbZlz_2MXC8
- 72. Слайд 72
- 73. Официальное образование
- 74. Образовательная траектория абитуриента/студента
- 75. Образовательная траектория профессионала - исследователя
- 76. Образовательная траектория профессионала – программиста/Data Scientist-а
- 77. Скачать презентанцию
LIFE.FILM это Сервис с Искусственным Интеллектомдля создания фильм из лучших моментов вашего видеоMusic + Video + Effects.
Слайды и текст этой презентации
Слайд 2LIFE.FILM это
Сервис с Искусственным Интеллектом
для создания фильм из лучших
моментов вашего видео
Слайд 3
Более 10 лет опыта в IT, веб разработке.
Основатель веб-студия
“3DSTR”, создавшей более 100 сайтов для города Стерлитамак
Режиссер и
ученик киношколы Булата Юсупова (Уфа).Опыт съёмки видео, видеомонтажа и цветокррекции более 10 лет
Videographer, Videoeditor, Film Director
Designer: Logo, graphic design, printing
3D Architectural visualization: 3DSMax, Blender, Vray
Full Stack developer: PHP, MYSQL/MONGO,Meteor JS, React JS, Linux/AWS, SEO
Data Scientist: Python, Caffe
Александр Сысоенко
Business Devolopment / Основатель
Представитель РОСПАТЕНТ
Тимур Кудашев
Mathematics
Data Scientist (python, c++)
Kazan Federal University
Vadim Balashov
Investment Advisor at GVA LaunchGurus Fund
Damir Kazykhanov
Founder, CEO at Global Startup
CEO Рустам Салаватов (33+)
СФ БашГУ (Информатика)
Advisors
Слайд 4
Все снимает много часов видео, но никто не знает что
с ним делать позже.
Отсутствие навыков видеомонтажа и нехватка времени
Неотредактированный видеоматериал
обычно удаляются через некоторое время.Более 100 миллиардов видео-роликов создаются каждый год.
На YouTube загружается только 1% всего объёма созданного мобильного видео.
Видео с детьми
Родители
Путешественники
экстрим/ активный отдых / GoPro
ВидеоБлоггеры
Делать быстрые
репортажи для блога
Слайд 5
Автоматический редактор с искусственным интеллектом
Люди легко и просто без опыта
монтажа получат фильм профессионального качества.
Музыка + Видео + эффекты.
Музыкальный ритм
как основа для редактирования, чтобы создать историю.
Слайд 6Процесс использования
Загружаете/Снимаете Видео
Выбираете Музыку
Выбираете
Фильтр
Загружаете
Готово
через 1-10 Min
Слайд 7Статус:
Пользователей (Russia, Web Beta):
MAU: 20000
DAU: 700
Регистраций: 350.000
Traffic: Google/Yandex
1st postion “Видеоредактор Онлайн” - 2000 lids/day
Слайд 9Roadmap 1 year
2016
Launch
iPhone app
2017
2018
Launch
Android app
Launch
new WEB app
(MeteorJS
+ ReactJS)
Integrate
Socail app
in VK, Facebook
NEW
Neural Algorith
Fast, Learning
by User
Scaling and
Growth
Слайд 18Когда SkyNet?
В течении 10-20 лет - НЕТ при текущем стеке
технологий.
Стивен Хокинг: искусственный разум станет лучшим или худшим изобретением
человечества
Слайд 20Цифровая вселенная
Данные следуют цифровому закону Мура: данные увеличиваются каждый год
в 2 раза а цена их хранения падает.
Данные короли в
этой вселенной. Чем больше данных тем более совершенные модели машинного обучения. Например, Тесла собрал 780 миллионов миль данных о вождении , и они добавляют еще один миллион каждые 10 часов.
Каждая компания является компанией данных.
Слайд 21Ренесанс нейронных сетей
Нейронные сети требует много вычеслений и много данных.
В последнии 5 лет это перестало быть проблемой.
В частности
видеокарты с мощными GPU и интернет стали основой для ренесанса.
Слайд 22Deep Learning?
Knowledge bases – знания формируются вручную
Machine learning –
знания формируются автоматически из данных, но представление данных делается вручную
Representation learning – представление данных делается автоматически
Deep learning – знания формируются автоматически из автоматически формируемых представлений данных
Слайд 25Последствия
По оценкам различных экспертов в ближайшие 10-20 лет 80-90% существующих
работ будут выполняться роботами/программами.
Высокий риск роботизации (80-100%) у следующих специальностей:
экскурсоводы, таксисты, пекари, мясники, модели, фармацевты, страховые агенты, продавцы, сборщики налогов и чиновники.
Слайд 27Data Scientist - лучшая работа на свете
(Ученого по данным)
Средняя
зарплата DS в США: 100-150 тыс $ (программиста 60,000 $)
В
россии: 100-300 тыс руб. (Москва)Математика+Программирование+Интуиция
Python как основной инструмент
Слайд 29Активность нейрона определяется преобразованием взвешенного суммарного воздействия на него
Воздействия
могут быть активирующими (положительные веса) или тормозными (отрицательные веса)
Нейрон
Слайд 332012 - AlexNet (Supervision)
В 2012 выигрывает AlexNet с большим отрывом
от конкурентов благодаря использованию сверточной нейронной сети.
Ренесанс нейронных сетей.
Слайд 34Сверточные нейронные сети (CNN)
Сеть находит “свертки”, которые максимизируют информацию об
изображении (картинки: 3*3, 5*5, 20*20.)
На первом уровне сеть извлекает самые
базовые: границы, штрихи, отрезки, контрасты. Повыше — уже устойчивые комбинации элементов первого уровня, и так далее вверх по цепочке.Cети сами формируют эти элементы и решают, какие из них более важный, а какие — нет.
Слайд 392015 - 152 слоя в ResNet
ResNet - Огромное число слоев
и оптимизация структуры сети дало процент ошибки, меньше чем у
человекаТеперь нейросети решают проблемы и задачи, которые ещё пять лет назад требовали огромного количество сил и были результатом работы целых групп учёных.
Слайд 44DeepMind: Atari
В начале 2015 года журнал Nature выходит с обложкой
по глубокому обучению. В номере опубликована статья в которой показано,
что глубокое обучение с подкреплением позволяет обучиться играть в компьютерные игры не зная правил заранее лучше человека.Google покупает за $600М стартап авторов статьи Deep Mind.
Данный результат открывает качественно новые области для применения глубокого обучения в задачах управления, искусственного интеллекта и робототехники.
Слайд 47Компания Google выложила в открытый доступ код своей нейросети «Show
and Tell» для TensorFlow, которая может делать осмысленные подписи к
изображениям.Слева – описанные людьми изображения, которые показывали нейросети для ее обучения.
Справа – результат работы уже самой нейросети
Точность алгоритма, по данным Google, составляет 93,9%.
Show and Tell
Слайд 50SegNet
Сеть делает разметку видео с видеорегистратора по типу объекта: «дорога»,
«пешеходы», «знаки», «разметка», и.т.д
Всего несколько обученных слоёв, настраивается за пару
днейПрямое преобразование данных в ответ. Кадры обрабатываются быстро.
Слайд 51“Супер увеличение”
Нейронные сети способны как в фильмах про шпионов, увеличивать
участки на фото с пикселями и улучшать результат.
https://github.com/david-gpu/srez
Слайд 52Texture Networks
Синтез текстур и стилизованных изображений в художественном стиле.
Более
быстрый аналог Artistic Style. Используется в приложении Prisma и Vinci
https://github.com/DmitryUlyanov/texture_nets
Слайд 53seq2seq : Deep Q&A
Чатбот на RNN (seq2seq model) обученный на
диалогах из фильмов (Cornell Movie-Dialogs Corpus)
https://github.com/Conchylicultor/DeepQA
Слайд 54WaveNet: новая модель для генерации человеческой речи и музыки
https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
Слайд 55VizDoom
Искусственный интеллект научили играть в Doom.
Для обучения бота IntelAct
нужен один обычный компьютер.
Слайд 58Сложно ли это?
Начать сложно. Глубокое обучение сейчас обилует научными терминами
для ученых. Если вы практик или разработчик вы хотите разультата
сразу!Вы думаете обязательно нужно потратить 5 лет своей жизни чтобы начать? Нет!
Вы можеет начать получать результат сразу изучая тему снизу вверх, подкрепляя по ходу теорией. Эти знания придут с опытом.
Слайд 59Фрейморки: Keras,
TensorFlow (Google)
Я рекомендую платформу Keras . Он поддерживает
Python.
Вы также можете использовать scikit и всю SciPy экосистему
для учебных проектов.Он работает поверх других библиотек и упрощает работу с ними (Theano и TensorFlow)
Слайд 61AETROS
Оболочка для онлайн проектирования и обучения нейронных сетей на базе
фреймворка Keras
Слайд 62Jupyter Notebook
(iPython)
Jupyter — идейный наследник IPython Notebook.
Jupyter - интерактивная
оболочка для языка программирования Python.
https://www.continuum.io/downloads
Слайд 63Онлайн
образование
Можно учиться не выходя из дома, быстро и
эффективно
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
Слайд 64№1 площадка для специалистов ML.
Данные - как спорт, много
соревнований.
Сообщесто, код, датасеты, вакансии
Если вы в ТОП - куча предложений
о работе и денег.Детектирование диабетической ретинопатии (100k$)
Классификация морского планктона (175k$)
Классификация галактик
Поиск темной материи (NASA and the Royal Astronomical Society)
Выпускник НИУ ВШЭ Станислав Семенов занял первое место в мировом рейтинге
Слайд 66Хакатон
http://www.chatbotscommunity.com/chatbots-hackatons-cup-2016/
Вам нужна практика. Много практики.
Слайд 67Что нужно чтобы найти работу:
Английский язык
Пройти курсы на Coursera
и получить сертификаты
Вникнуть в тему DL, прочитать все важные статьи
и работы за последнии годы (arxiv.org, gitxiv.com)Поучаствовать на конкурсах в Kaggle
Выбрать направление в Deep Learning
Освоить язык программирования python или R, базы данных (mysql, mongodb)
Математическая база: дискретная математика, статистика, теория вероятностей, комбинаторика, графы, линейная алгебра
Прокаченный профиль linkedin, github
Слайд 68Что посмотреть:
ВК группы:
https://vk.com/deeplearning_ru - Моя
https://vk.com/deeplearning - основная
Подборки различных материалов:
https://github.com/demidovakatya/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
HabrHabr:
Из
физиков в Data Science - https://habrahabr.ru/post/310776/ (его резюме)
Мероприятие -
https://vk.com/bashgu_ii
Группа
- https://vk.com/digital_str
Слайд 69Клуб Data Science БашГУ:
Создание клуба заинтересованных лиц для совместного изучения
и обсуждения ИИ.
Участие в конкурсах KAGGLE
Изучение Python
Создание приложений
Обмен опытом
Проведение конференций
Разработка
собственных проектов - стартаповКто? Любой из вас и ваших друзей может вступить в клуб.
Слайд 70Рустам Салаватов
+7 (962) 52-38-149
info@life2film.com
skype: rust.salavatov
www.life2film.com vk.com/life2film
Слайд 71Материалы для презентации
https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/307260/
http://media.wix.com/ugd/d1d481_506c12d3c10d4ce5a6112bcb41e1d750.pdf
http://www.slideshare.net/chatbotscommunity/20-muzis-hackathon?qid=9d377b11-150b-423c-81ba-7bd153f43b72&v=&b=&from_search=1
https://www.youtube.com/watch?v=bicXInoeLG4
https://www.youtube.com/watch?v=YbZlz_2MXC8
