Добавить в календарь 10.02.2018 10:00 10.02.2018 18:30 Europe/Moscow Neuro Workshop

Описание 

В рамках этого интенсива мы за один день «с нуля» изучим нейронные сети и научимся использовать популярные нейросетевые фреймворки (на примере Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)) для решения практических задач, таких, как распознавание изображений и анализ/генерация текстов на естественном языке. Мы рассмотрим такие архитектуры сетей, как свёрточные сети, рекуррентные сети, коснёмся вопросов реализации Style Transfer и поймём, как работает приложение Prisma. 

В ходе интенсива вы сможете следить за изложением и запускать все примеры на своём компьютере. Для участия необходимо умение программировать, предпочтительно на языке Python. Также будет полезным знание основных понятий мат.анализа на уровне 2 курса технического вуза, но самое главное – не пугаться формул, которые будут иногда встречаться в ходе изложения.

Навыки и опыт для обучения

Будет показано много примера программного кода на языке Python, поэтому как минимум понимание этого языка является важным. Большинство лабораторных работ будет снабжено заготовками.

Что вы узнаете

  1. Основные принципы работы нейронных сетей, а также их типовые конфигурации для решения различных задач 
  2. Как применять на практике готовые когнитивные сервисы для распознавания изображений, текста, голоса, а также инструменты машинного перевода
  3. Как создавать чат-боты для взаимодействия с пользователями 

Для кого этот курс?

  1. Разработчиков которые решили глубже погрузиться в изучение нейронных сетей и в специфику использования когнитивных сервисов Microsoft, IBM, Watson, Amazon, а также фреймворков CNTK, TensorFlow 
  2. Энтузиастов чтобы разобраться в тематике нейронных сетей, расширить кругозор и начать развитие в новой интересной и востребованной области 

*Информация воркшопа ориентирована на специалистов, уже знакомых с технологиями искусственного интеллекта.

TECH 

  1. Для участия в тренинге потребуется ноутбук с любой операционной системой (Windows, MacBook) и достаточно современным браузером (Edge, Chrome, Safari). 
  2. Для лабораторной работы будет необходимым наличие мессенджера Telegram (можно использовать веб-интерфейс) и какого-либо пакета работы с электронными таблицами (Microsoft Excel, онлайн-сервисы OneDrive, Google Docs Spreadsheet). 
  3. Для работы с сервисами Microsoft потребуется Microsoft Account (ранее Windows Live ID). Если у вас нет Microsoft Account – рекомендуем завести бесплатный почтовый ящик. 

*Финальное задание: 
Для выполнения будет полезно (но не обязательно) наличие облачной подписки Microsoft Azure, чтобы вы могли развернуть виртуальную машину с GPU для быстрого обучения. Если у вас нет доступа к подписке, то будет предложено альтернативное задание, не требующее существенных ресурсов.

Москва, Берсеневская набережная, 6, стр.3

Neuro Workshop

Дата проведения: 10.02.2018. Начало в 10:00

Место проведения: Москва , Берсеневская набережная, 6, стр.3

Стоимость: 9000 р.

Организатор: BinaryDistrict
Будь в курсе всех мероприятий по теме Разработка ПО
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

Описание 

В рамках этого интенсива мы за один день «с нуля» изучим нейронные сети и научимся использовать популярные нейросетевые фреймворки (на примере Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)) для решения практических задач, таких, как распознавание изображений и анализ/генерация текстов на естественном языке. Мы рассмотрим такие архитектуры сетей, как свёрточные сети, рекуррентные сети, коснёмся вопросов реализации Style Transfer и поймём, как работает приложение Prisma. 

В ходе интенсива вы сможете следить за изложением и запускать все примеры на своём компьютере. Для участия необходимо умение программировать, предпочтительно на языке Python. Также будет полезным знание основных понятий мат.анализа на уровне 2 курса технического вуза, но самое главное – не пугаться формул, которые будут иногда встречаться в ходе изложения.

Навыки и опыт для обучения

Будет показано много примера программного кода на языке Python, поэтому как минимум понимание этого языка является важным. Большинство лабораторных работ будет снабжено заготовками.

Что вы узнаете

  1. Основные принципы работы нейронных сетей, а также их типовые конфигурации для решения различных задач 
  2. Как применять на практике готовые когнитивные сервисы для распознавания изображений, текста, голоса, а также инструменты машинного перевода
  3. Как создавать чат-боты для взаимодействия с пользователями 

Для кого этот курс?

  1. Разработчиков которые решили глубже погрузиться в изучение нейронных сетей и в специфику использования когнитивных сервисов Microsoft, IBM, Watson, Amazon, а также фреймворков CNTK, TensorFlow 
  2. Энтузиастов чтобы разобраться в тематике нейронных сетей, расширить кругозор и начать развитие в новой интересной и востребованной области 

*Информация воркшопа ориентирована на специалистов, уже знакомых с технологиями искусственного интеллекта.

TECH 

  1. Для участия в тренинге потребуется ноутбук с любой операционной системой (Windows, MacBook) и достаточно современным браузером (Edge, Chrome, Safari). 
  2. Для лабораторной работы будет необходимым наличие мессенджера Telegram (можно использовать веб-интерфейс) и какого-либо пакета работы с электронными таблицами (Microsoft Excel, онлайн-сервисы OneDrive, Google Docs Spreadsheet). 
  3. Для работы с сервисами Microsoft потребуется Microsoft Account (ранее Windows Live ID). Если у вас нет Microsoft Account – рекомендуем завести бесплатный почтовый ящик. 

*Финальное задание: 
Для выполнения будет полезно (но не обязательно) наличие облачной подписки Microsoft Azure, чтобы вы могли развернуть виртуальную машину с GPU для быстрого обучения. Если у вас нет доступа к подписке, то будет предложено альтернативное задание, не требующее существенных ресурсов.

09:45 — 10:00 - Регистрация и кофе 

10:00 — 11:00  - Введение в нейронные сети 

Персептрон 

11:00 — 12:00 

MS Cognitive Toolkit (CNTK) 

Многослойные сети и решение задач классификации 

12:00 — 12:15 - Перерыв 

12:15 — 13:15 - Практическая работа: классификация ирисов 

— Подготовка данных
— Решение с помощью персептрона ( упрощенный пример)
— Решение с помощью сети прямого распространения (Feed forward NN)

 13:15 — 13:30 - Перерыв 

 13:30 — 14:30 - Сверточные сети и распознавание изображений 

 14:30 — 15:30 - Обед 

 15:30 — 16:30 - Сложности обучения глубоких сетей 

Batch normalization, dropout 

 16:30 — 17:30 - Рекуррентные нейронные сети для анализа последовательностей 

 17:30 — 18:30 - Практическая работа 

Распознавание котиков и генерация текста