«AI-ARROW» Artificial Intelligence Bootcamp

👀Сегодня, 22.07, в 17:00 по мск, пройдет лекция посвященная прототипированию решений использующих AI 😎 Проведет ее Артем Евсиков — системный аналитик и фулстек-разработчик в Realweb Tech и RealAI. Автор инновационных образовательных проектов В первой половине воркшопа мы ответим на вопросы: 😱Что такое прототипирование и в чем заключаются особенности прототипирования решений основанных на AI; ✌️Как подходить к прототипированию: что подготовить и какие инструменты использовать. 💻Во второй половине разработаем прототип системы на основе AI. Длительность: 90 минут + 20 минут ответы на вопросы 🔗ссылка на занятие тут

📌 Сегодня, 20.07, в 17:00 по мск,состоится итоговый вебинар воркшопа Middle! Ночью завершился прием решений учебного соревнования, где мы решали задачу машинного обучения по бинарной классификации. За время соревнования вы прислали более 70 вариантов решения. ➡️ Чтобы подвести итоги и рассмотреть все возможные подходы, мы подготовили разбор авторского решения, в том числе и с применением инструментов, которые не разбирались на занятиях воркшопа. 📣 Лекцию проведет Артём Заборщиков, призер студтрека НТО, разработчик и участник хакатонов и олимпиад по ML. 🔍Авторы решений! Вы можете делиться своими ноутбуками, репозиториями, писать комментарии к своим решениям и комментировать решения участников в теме "Вопросы трека"! Давайте используем сегодняшний день для обсуждения ваших результатов! Встречаемся по ссылке!

💥 Совсем скоро начинаем наш Quiz! Он пройдет в 11:00 по мск на нашем 📱-канале, но для удобства просим подготовить два устройства: для просмотра трансляции и ответов на вопросы. Участвовать можно через MyQuiz — ссылка здесь. Смотрим трансляцию здесь. 🥳 Ждем вас взбодриться с нами этим утром!

Разыгрываем мерч! Среди лучших участников трека Middle,мы, команда DLS, хотим разыграть наш мерч — футболку. 3 причины, почему эта футболка особенная и классная: 👉 Мы сделали ее в коллаборации с проектом СМЕРЧ; 👉На ней не принт, а вышивка! 👉Она яркого фиолетового цвета, а не привычного черного. А теперь важные вопросы! Как разыгрываем? Самыми крутыми мы считаем участников, которые займут 20% лучших решений в приватном лидерборде. Эти участники получат сертификат с отличием о завершении трека! И среди них рандомайзером разыграем футболку и отправим по почте. Когда разыгрываем? Розыгрыш мы проведем 21 июля. Анонс результатов розыгрыша будет в новостях. Если есть вопросы по условиям, то задавайте в чате трека. Будем разбирать.

⚡️ Сегодня, 17.07, в 17:00 по мск ждем вас на лекцию «Создание сервисов на основе AI». 🎤 Лекцию проведет Владислав Плотников, руководитель направления видеоаналитики в ПАО «Сбербанк», УРРБ, ДИТ «Сервисы и безопасность». В рамках вебинара: 📎 обсудим ключевые аспекты использования AI в современных приложениях и его роль в будущем; 📎 рассмотрим различные модальности AI, включая изображения, звук, текст и видео; 📎 узнаем о способах интеграции AI через API и запуск личного сервиса; 📎 поговорим о масштабировании AI-решений и необходимых для этого технологиях. Ждем вас по ссылке!

⚡️ Сегодня в 17:00 состоится открытие трека Senior! Сразу после приветственной части вас ждет лекция «Введение в Искусственный Интеллект и LLM» от Владимира Новосёлова — CIO Realweb и эксперта в области информационных технологий и инновационных решений. На лекции поговорим: ➡️ об основных понятиях и методах машинного обучения; ➡️ о разновидностях и принципах работы нейронных сетей; ➡️ о принципе работы LLM и о том, как интегрировать LLM в свой продукт. Встречаемся по ссылке.

Вторая неделя трека Middle подходит к концу 🧑‍💻 За прошедшую неделю мы: ➡️ изучилилинейную и логистическую регрессию; ➡️ прослушали лекцию «Метрики в машинном обучении»; ➡️ поговорили о математике в машинном обучении и математической тревожности; ❗️Но впереди нас ждут еще две встречи! 🧑‍💻Сегодня, 13.07, в 17:00 ждем вас на воркшопе «Как решать итоговую задачу модуля?»; 🧑‍💻 В субботу, 20.07, в 17:00 разбираем решение итоговой задачи трека.

🕢 Сегодня, 12.07, в 19:30 по мск поговорим о математике в машинном обучении и математической тревожности. ➡️ Можно ли изучать машинное обучение без математики? ➡️ Что делать, если математика кажется очень сложной, но при этом я очень сильно хочу ботать ИИ и стать крутым профи? ➡️ Какая математика нужна для вхождения в сферу, в каком порядке ее изучать и с чего начать? На все эти тревожные вопросы мы найдем ответы на сегодняшней дискуссии! 📣 Лекцию проведет Полина Полунина: - Автор курсов, член ГЭК и преподаватель НИУ ВШЭ, МШУ Сколково, Сириус, СПбГУ и др.; - директор по RnD ИИ лаборатории Smart Predictive Technologies - Ex McKinsey, Ex Head of DS М.Видео-Эльдорадо; - трехкратный победитель всемирных чемпионатов по анализу данных. 🔗Встречаемся по ссылке

🕔 Ждем вас в 17:00 по мск на лекцию «Метрики в машинном обучении»! 📌 Лекцию проведет Нина Коновалова, выпускница МФТИ, Skoltech, AIRI CV Engineer, лектор DLS. ℹ️Метрики позволяют разработчикам применять алгоритмы машинного так, чтобы они эффективно решали поставленные задачи. Это инструменты, которые дают количественные данные о том, насколько хорошо модель работает по сравнению с реальными или контрольными данными. Часто возникает непонимание, чем метрики различаются между собой, и как их использовать, чтобы совершенствовать свои алгоритмы — именно мы разберем на этой лекции! Попробуем применить разные метрики к разным моделям машинного обучения и сравним полученные результаты. Математика тоже будет! Но чуть-чуть :) 🔗 Ссылка на подключение здесь Для занятия вам пригодятся материалы по ссылке.

🕗 Ждем вас в 20:00 по мск на воркшоп «Линейная и логистическая регрессия»! 📌 Лекцию проведет Александр Калашников, руководитель группы машинного обучения видеоаналитики в Wildberries. ℹ️Линейная и логистическая регрессия — самые известные модели машинного обучения с которых нужно начинать разбираться в том, как же работает машинное обучение с точки зрения математики. Если на прошлых занятиях мы постарались в общих чертах понять как работать с алгоритмами машинного обучения "из коробки", то сейчас глубже заглянем в эти две модели, посмотрим из чего они состоят и как же с ними работать. Вас ждет разбор кода с элементами математики, после чего вы сможете эффективнее участвовать в соревнованиях по машинному обучению как с прошлого вебинара, так и в итоговом задании воркшопа. 🔗 Ссылку на подключение ищите здесь. Для занятия вам пригодятся следующие материалы: 1. Задача восстановления регрессии 2. Линейные модели классификации и регрессии

🆕Анонс мероприятий трека 🆕 ➡️ Сегодня, 08.07, воркшоп «Линейная и логистическая регрессия» состоится в 20:00 по мск, пост с ссылкой на трансляцию будет опубликован позднее. ➡️ В среду, 10.07, в 17:00 по мск состоится лекция «Метрики в машинном обучении»; ➡️ В пятницу, 12.07, в 19:30 поговорим о математике в машинном обучении и математической тревожности; ➡️В субботу, 13.07, в 17:00 ждем вас на воркшопе «Как решать итоговую задачу модуля?» ➡️Наконец, в субботу, 20.07, в 17:00 разбираем решение итоговой задачи трека

💡 Сегодня стартует вторая неделя трека Middle, и мы хотим напомнить о прошедших лекция: 1️⃣Введение в решение задач машинного обучения ⚙️Понятие машинного обучения, решение задачи машинного обучения в бизнесе и конкурсах, библиотеки в Python для решения задач по МО. Материалы занятия доступны по ссылке. 2️⃣Воркшоп | Работа с данными в машинном обучении ⚙️Разбор видов данных и работа с ними для решения задач машинного обучения. Данные для занятия расположены здесь. 3️⃣Воркшоп | Обсуждение решений задач соревнований по машинному обучению ⚙️Разбор тренировочного соревнования на платформе Kaggle, работа с кодом на всех этапах от сбора данных до работы с моделями машинного обучения. Материалы для работы ищите тут.