Лето подходит к концу, а возможность поработать над реально крутыми задачами только открывается! До 13 августа у вас есть шанс податься на онлайн-школу Community of Open Source Newcomers (COMMoN), организованной компанией Samsung Electronics, на трек от DeepPavlov.ai.

Онлайн-школа Community of Open Source Newcomers (COMMoN) – образовательная программа для начинающих разработчиков программ с открытым исходным кодом (оpen source). Читайте о ней тут.

Мы приглашаем начинающих data engineers, Python software engineers и NLP data scientists присоединиться к работе над самым амбициозным проектом - разработкой Multiskill AI ассистентов. А именно, освоить инструменты и приемы разработки ИИ ассистентов, а также управление сложными современными распределенными системами на основе микросервисной архитектуры и контейнеризации.

Ниже мы подробнее расскажем о программе трека и о DeepPavlov.ai.

Подробнее о проекте DeepPavlov.ai

DeepPavlov.ai развивается лабораторией глубокого обучения и нейронных систем, входящей в состав Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ. Цель проекта - помочь разработчикам во всём мире в создании чатботов, диалоговых систем и Multiskill AI-ассистентов. Наши технологии могут использовать инженеры с разным опытом и уровнем подготовки — от начинающих до экспертов в области обработки естественного языка. Стек содержит многосторонний и гибкий набор инструментов, который позволяет быстро конструировать сложных многофункциональных диалоговых ассистентов с развитыми разговорными навыками:

• Библиотека DeepPavlov Library, которая поставляется с набором предобученных компонентов для решения задач, связанных с обработкой естественного языка, и предоставляет разработчикам возможность автоматизации разговорных интерфейсов. Библиотека оснащена инструментами прикладной разработки и интеграции.

• Платформа DeepPavlov Agent, которая представляет собой многофункциональный оркестратор, использующий декларативный подход для формирования конвейеров и построения диалогового ИИ в виде модульной системы.

• Продуктовое направление DeepPavlov Dream, направленное на разработку масштабируемых и многофункциональных виртуальных помощников, и опирающаяся на технологии DeepPavlov Library и Agent. Она включает в себя несколько проектов, в том числе:

1. DeepPavlov Dream AI Assistant Demo – обновлённая обособленная версия бота DREAM, созданного для Alexa Prize 3 Grand Socialbot Challenge. В этой версии были убраны зависимости от сервисов Amazon Alexa Prize, добавлены классификатор фактоидных вопросов, скилл ответа на фактоидные вопросы, аннотатор извлечения и привязки сущностей к базе знаний Wikidata. Эта версия была размещена на сайте demo.deeppavlov.ai с 3 сентября по 3 декабря 2020-го года, и после этого легла в основу новой версии бота DREAM в рамках конкурса Alexa Prize 4 Grand Socialbot Challenge.

2. Deepy – открытая платформа для создания Multiskill AI-ассистентов, сформированная на основе бота DeepPavlov Dream AI Assistant Demo. Она включает в себя несколько примеров скиллов, включая целеориентированные и чит-чат-скиллы, аннотаторы, и дистрибутивы, показывающие, как работают Multiskill AI-ассистенты на основе DeepPavlov Conversational AI Stack. Deepy - фундамент, который позволяет любому желающему создать своего ассистента.

Подробнее о треке "DeepPavlov — МФТИ” в COMMoN

Представьте, что в будущем ИИ-помощники будут понимать нас и разговаривать с нами на одном языке. Представьте, что они будут учиться и учить нас. Представьте, что они станут нашими верными друзьями. Они будут делать все, что мы захотим…

Чтобы эта возможность стала реальностью, мы в DeepPavlov запустили первую версию DeepPavlov DREAM — это ИИ-помощник, основанный на социальном боте, созданном командой для участия в конкурсе Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon. DREAM сочетает в себе около 40 различных навыков общения, позволяющих вести диалог в открытой форме на различные темы. В основе помощника лежат современные NLP-модели и компоненты, включая 14 аннотаторов, 4 постаннотатора и интеграцию графа знаний от WikiData.  В этом году мы доработали DeepPavlov DREAM до v.2 и готовы вам рассказать и научить им пользоваться. 

Трек "DeepPavlov — МФТИ” онлайн школы COMMoN будет посвящен основам Multiskill AI Assistant Architecture для Conversational AI от DeepPavlov. Перед участниками трека в качестве практического задания мы ставим задачу по рефакторингу сервисов DeepPavlov DREAM v.2 и вывода их в opensource. Рефакторинг может включать в себя переписывание кода сервиса с целью улучшения читаемости и избавления от ошибок, улучшение метрик конкретной модели, а также ускорение или оптимизацию потребляемых ресурсов. Для участия в треке обязательно уметь писать на Python, а знание  NLP и опыт работы с Docker будет только плюсом.

Благодаря этой задаче вы не только сможете понять, как построить с помощью наших технологий своего ИИ-ассистента, но и приобретете навыки управления сложными современными распределёнными системами на основе микросервисной архитектуры и контейнеризации. Будущее за open-source проектами, они ускоряют прогресс и вдохновляют людей объединяться на глобальном уровне, а вместе с тем также добавляют крутую строчку в твое резюме. 

В программе от кураторов трека также предусмотрены 3 лекции, нацеленные на полный охват технологических продуктов искусственного интеллекта для создания виртуальных диалоговых ассистентов и анализа речи от DeepPavlov.ai:

• Продуктовая: DeepPavlov Dream и Multiskill AI Assistants.

• Технологическая: DeepPavlov Library и DeepPavlov Agent и Deepy.

• Разработческая: Опыт создания и развития ботов на базе DeepPavlov Library и DeepPavlov Agent для Alexa Prize. 

В рамках лекций, вы сможете разобраться во всем технологическом стеке, а также узнать секреты построения Multiskill AI Assistants, в частности про наши разработки в рамках участия в Alexa Prize Grand Challenge 3&4 от Amazon.

Кураторы трека DeepPavlov

Кураторами данного трека выступят опытные сотрудники проекта: 

Фёдор Игнатов
Senior Software Engineer at DeepPavlov.ai

Выпускник МФТИ, с опытом работы в моделировании газовых процессов, embedded programming, разработкой под ROS. В DeepPavlov работает с 2019 года в роли Senior Software Engineer, с прошлого года является также DeepPavlov Library maintainer.

Данила Корнев
СPO DeepPavlov.ai

Специалист в области компьютерных наук (вычислительные машины, комплексы, системы и сети), МИЭМ, 2008. Опыт работы с 2005-го по н.в., в ролях Developer Evangelist, Program Manager и Program Manager Lead (отвечал за сайты MSDN, и, позднее, TechNet в России) в Microsoft Rus, HCI Researcher Intern в Microsoft Research. В 2010-2011-м работал в роли Technical Program Manager II в Google Russia, отвечая за развитие Developer Relations в России. В 2012-2017 основал и возглавлял собственный стартап в области адаптивных систем и виртуальных рабочих сред Zet Universe. Выпустил бета-версию новой системы извлечения знаний из писем в Яндекс.Почте и помог с запуском Яндекс.Станции в 2018-м году, скоординировав разработку и внедрение сценариев по личной продуктивности в Яндекс Алисе. С 2018-го по 2020-ый консультировал несколько стартапов в области адаптивных систем и Conversational AI. С марта 2020-го года - заместитель руководителя по прикладным решениям, лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ/CPO проекта DeepPavlov.ai.

Лучшая возможность зарекомендовать и показать себя — это сделать что-то стоящее для всего open-source сообщества. Присоединяйтесь к COMMoN, чтобы попробовать себя в области NLP. Начните с DeepPavlov, чтобы рассказать всему миру о возможностях построения Multiskill AI ассистентов!