Лекции от IT-специалистов и курсы по NLP — что ждет участников Международной школы-конференции по ИИ
Питерская Вышка совместно с VK запускает Международную школу-конференцию по искусственному интеллекту (ISSCAI) для студентов старших курсов, аспирантов, молодых ученых и разработчиков. Она пройдет в кампусе с 1 по 7 июля. Слушатели посетят профильные курсы и лекции по NLP, компьютерному зрению, языковым моделям в химии и многому другому. Для участия необходимо подать тезисы исследования до 28 мая.
Международная школа-конференция по искусственному интеллекту (ISSCAI) — это возможность для молодых ученых познакомиться с последними разработками и исследованиями в сфере ИИ. На профильных курсах и гостевых лекциях слушатели узнают о применении искусственного интеллекта в разных областях — банковском деле, естественных науках и музыкальной индустрии. А также изучат основы современного распознавания речи, компьютерного зрения и NLP. Знаниями с участниками поделятся опытные спикеры из IT-индустрии и ведущих российских и зарубежных вузов.
Организацией школы занимается Лаборатория социальной и когнитивной информатики совместно со Школой физико-математических и компьютерных наук. Генеральный партнер проекта — компания VK.
Михаил Мухин, декан Школы физико-математических и компьютерных наук
При разработке концепции ISSCAI учитывались самые актуальные на сегодняшний день вопросы в сфере ИИ. Темы конференции объединены таким образом, чтобы осветить широкий спектр направлений — от компьютерного анализа изображений до глубокого обучения и смежных областей искусственного интеллекта. Представители индустрии играют в проведении таких школ крайне важную роль, так как именно высокотехнологичные компании сейчас на передовой искусственного интеллекта. И университетскому сообществу полезно обмениваться опытом с IT-компаниями — лидерами рынка.
Профильные курсы
Введение в обработку естественного языка
Курс создан командой TeDo, которая внедряет NLP-технологии в разные сферы — от налоговых консультаций до языковых помощников. Он будет полезен тем, кто накопил не так много опыта в обработке текстов и хочет погрузиться в основы больших языковых моделей (LLM). Слушатели познакомятся с трансформером — популярной архитектурой для обработки искусственного языка. А также изучат методы машинного обучения: fine-tuning, prompt-engineering и RAG.
Продвинутая обработка естественного языка
Курс разработал один из самых известных исследователей в сфере NLP — профессор Маусам из Индийского института технологий. В 2021 году он вошел в список 100 наиболее влиятельных ученых в области искусственного интеллекта.
Курс охватывает такие вопросы, как согласование языковых моделей (LM), генерация ответа с учетом дополнительной информации (RAG) и процесс рассуждения языковых моделей. На последней лекции Маусам подробно расскажет о своих экспериментах и поделится опытом, накопленным за годы исследований в области обработки естественного языка.
Компьютерное зрение
Курс прочтет российский специалист по искусственному интеллекту Иван Карпухин. Сейчас он работает старшим научным сотрудником в «Сбере», а раньше разрабатывал «Яндекс.Алису» и модели компьютерного зрения для VK. На курсе участники погрузятся в основы глубокого компьютерного зрения и научатся решать типичные для этой области задачи. Кроме того, Иван расскажет о мультимодальных подходах и тонкостях применения архитектуры трансформера в компьютерном зрении.
Основы современного распознавания речи
Курс представляет собой введение в современные технологии автоматического распознавания речи. Сначала студенты познакомятся с историей развития систем распознавания речи, а затем перейдут к инструментам для их создания. Особое внимание будет уделено практическим задачам, которые решаются с помощью современных SOTA-технологий. Наставником курса станет Максим Кореневский — старший научный сотрудник Центра распознавания речи, который более 20 лет занимается речевыми технологиями.
Обработка сигналов в музыке
Профессор и автор более 100 научных работ Барис Бозкурт из Университета Зайеда в ОАЭ подготовил курс, посвященный обработке музыки методами машинного и глубокого обучения. На нем слушатели научатся применять алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы определять жанр мелодии, отличать кавер от оригинала, настраивать музыкальные инструменты и автоматически оценивать игру на них.
Михаил Мухин, декан Школы физико-математических и компьютерных наук
В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) международное сотрудничество становится одним из ключевых факторов обеспечения прогресса в этой бурно развивающейся области. Именно поэтому проведение конференций с участием международных экспертов приобретает особую значимость. Такие мероприятия способствуют обмену опытом и знаниями специалистов из разных стран, что в свою очередь стимулирует возникновение новых идей и подходов, ускоряет развитие технологий в решении в том числе глобальных проблем.
Гостевые лекции
«Мечтаем ли мы об AGI? Сценарии, возможности и ожидания» от Сергея Николенко, руководителя отдела ИИ в Synthesis AI.
«Основные направления применения ИИ в современном Банке» от Дениса Суржко, начальника отдела перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования банка ВТБ.
«Языковые модели в химии» от Елены Тутубалиной, исполнительного директора по исследованию данных в Sber AI.
«Распознавание и синтез речи: голосовой ассистент, взгляд изнутри» от Дмитрия Соловьева, руководителя группы нейронных сетей в VK.
Более подробная программа лекций опубликована на сайте.
Как участвовать в ISSCAI
Для участия в школе нужно подать короткую статью на две страницы, в которой описаны идея исследования или уже имеющиеся результаты. Пример оформления статьи можно найти на сайте школы. Участники, прошедшие отбор, презентуют свои исследования на постерной сессии, где получат обратную связь от преподавателей школы. Дедлайн подачи тезисов — 28 мая.