Алгоритмы распознавания речи позволяют из аудиозаписи фразы получить её текстовое представление. Будет рассказано о типичной структуре таких алгоритмов, об используемых аудиопризнаках, а также о декодировании текста в подходах CTC, RNN Transducer (RNN-T), attention (LAS). Со стороны слушателей желательно понимание работы нейросетей и машинного обучения, однако фокус будет не на архитектуре самих сетей, а на том, что происходит вокруг них. Доклад ориентирован на тех, кто хочет получить начальные знания в области распознавания речи.

Семинар предназначен для слушателей, которым интересен поверхностный обзор данной области. Желательным для слушателей являются некоторые знания работы со звуком: преобразование Фурье, оконное преобразование Фурье, спектрограммы и т.д. На семинаре будет обзор сетей, генерирующих спектрограмму из текста (Tacotron ?, ForwardTacotron, FastSpeech) и сетей для генерации звука из спектрограммы (WaveRNN, WaveGlow, MelGAN), и метрик для задачи генерации текста.

Алгоритмы NLP решают такие задачи, как поиск ответа на вопрос в тексте, классификация и сравнение текстов, перевод, генерация текстов и т.д. Будет рассказано о популярном сегодня подходе на основе Transformers на примере сети BERT. Будут затронуты такие темы как Word2Vec, Seq2Seq и механизм Attention как основополагающий для Transformers. Со стороны слушателей желательно понимание принципов машинного обучения и нейронных сетей. Доклад ориентирован на тех, кто хочет получить начальные знания в области NLP.

Распознавание текста все больше и больше проникает в нашу жизнь. На этой лекции рассмотрим, как это происходит под капотом на конкретном примере.

С развитием технологий глубокого обучения и появления большого количества данных наиболее актуальной проблемой становится возможность коллаборативного обучения с учетом сохранения приватности данных. На данной лекции будет рассмотрен концепт федеративного обучения, как данный подход позволяет сохранить приватность данных и какие доступные инструменты можно использовать для реализации этой идеи.

Компьютерное зрение стало двигателем развития глубокого машинного обучения. Большинство современных топологий сетей было разработано именно для решения задач, связанных с визуальным анализом. В дальнейшем эти подходы применяются как в смежных задачах (аудио, NLP), так и в традиционно технологически консервативных областях, как анализ медицинских данных.

Компиляторы нейронных сетей необходимы для эффективного исполнения алгоритмов на разных устройствах. На семинаре мы рассмотрим принципы их работы, обсудим сходства и различия вариантов процессинга и разберем применение компиляторов в науке и наших проектах.

Возможности компьютерного зрения все чаще используются пользовательскими устройствами и бытовой техникой, однако большая часть этих устройств не имеет удобного интерфейса для разработки и часто не поддерживает разработку на самом устройстве. Семинар будет посвящен обсуждению подхода к кросс-компиляции, предложенному YoctoProject.

Всё больше проблем в компьютерном зрении решается с помощью нейронных сетей. Часто в одном приложении может потребоваться сразу несколько моделей, и организация их совместного эффективного выполнения становится сложной задачей. Эту проблему призван решить новый фреймворк OpenCV G-API, который и будет детально рассмотрен на данном семинаре.

Оптимизация нейронных сетей – одна из самых популярных тенденций последних лет в области искусственного интеллекта. Её цель – внедрить нейронные сети в окружающие нас предметы и сделать мир интеллектуального Интернета Вещей еще умнее. На данном вебинаре будут рассмотрены актуальные методы, позволяющие ускорить вычисление нейронных сетей.

Современные алгоритмы, как правило, весьма ресурсоемки, либо выполняются на специализированных вычислительных устройствах, обладающих особенностями, учитывая которые можно существенно ускорить вычисление результата. На вебинаре будет рассмотрен общий поход к оптимизации алгоритма для конкретного вычислительного устройства – какие есть варианты оптимизации, как выбрать, с чего начать и в каком направлении двигаться.

Семинар предназначен для слушателей, которые интересуются разработкой на языке C++. На семинаре будет обзор метода реализации динамического полиморфизма на C++, который используется в разработке компиляторов, в том числе и для нейронных сетей (тензорных компиляторов). Будут рассмотрены подходы, основанные на шаблонах, виртуальных функциях и наследовании, а также как взять лучшее из них.