Пока еще частично русскоязычная конференция по искусственному интеллекту OpenTalks.AI пройдет в Армении 6-7 марта 2023 года. Официальным языком OpenTalks.AI объявлен английский, но допускается русский на усмотрение докладчиков, будет организован синхронный перевод. Специальная сессия посвящена опыту переезда в разные страны — стоимость жизни, условия работы, визы, рынок.
В числе спикеров заявлены:
Алексей Досовицкий, Google Brain, исследователь Computer Vision в Google, один из авторов знаменитой работы 2020 года по первому применению архитектуры Трансформеров в CV;
Михаил Бурцев, DeepPavlov, основатель open-source ИИ-фреймворка DeepPavlov;
Дмитрий Коробченко, NVIDIA, Director of Artificial Intelligence в NVIDIA, ранее работал в Samsung Electronics, где c 2012 года занимался свёрточными нейронными сетями и Deep Learning;
Дмитрий Ветров, НИУ ВШЭ, AIRI, руководитель исследовательской группы байесовских методов, начальник департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШ.
Алексей Шпильман, Газпром нефть, руководитель программ развития технологий и инструментов ИИ ПАО «Газпром нефть»
Александр Панов, МФТИ, AIRI, ФИЦ ИУ РАН, руководитель Центра когнитивного моделирования МФТИ
Анонсированы доклады:
AI Technologies for Digital Characters and Avatars
Дмитрий Коробченко, NVIDIA
Современные передовые цифровые персонажи и аватары подкреплены различными технологиями искусственного интеллекта на всех этапах их создания и использования. Начиная от синтеза или реконструкции внешнего вида аватаров с использованием генеративного ИИ и компьютерного зрения, заканчивая их рендерингом, эмоциональной анимацией лица и тела, синтезом и распознаванием речи с помощью диалоговых интерактивных систем, а также сложной анимацией персонажей с учетом окружающей среды и со взаимодействием с объектами. В этом докладе я представлю всесторонний обзор области, связанных с ней задач, основных методов искусственного интеллекта для их решения и соответствующих целевых приложений, включая продукты NVIDIA.
Computer vision — главное в 2022
Алексей Досовицкий, Google Brain
В докладе будет представлен обзор трендов и результатов в компьютерном зрении в 2022 году. Некоторые темы, которые будут затронуты: мультимодальные модели (изображения и текст, видео и текст/аудио, и т. д.), self-supervised обучение (masked modeling и т. д.), подходы к детектированию и сегментации — особенно open-vocabulary, универсальные модели для зрения, большие модели для зрения, 3Д моделирование. Генеративные модели будут упомянуты только вкратце, так как они будут обсуждаться подробнее в других докладах.
Обучение с подкреплением — главное в 2022 г.
Александр Панов, МФТИ, AIRI, ФИЦ ИУ РАН
В докладе пройдем по самым интересным результатам в области обучения с подкреплением (RL), полученным в 2022 году. Посмотрим, как изменилась эта область исследований с использованием автономного обучения, трансформеров и использования модели среды. Коснемся и использования RL как вспомогательного инструмента для других задач в области ML, например, для дообучения больших языковых моделей.
Генеративные и диффузионные модели — главное в 2022 г.
Андрей Войнов, Google
В своем выступлении я планирую обсудить последние достижения в области разработки генеративных моделей, преобразующих текст в изображение. В первую очередь мы сосредоточимся на диффузионных моделях и подробно рассмотрим, как они работают, какие элементы управления у них есть и как их можно применять к различным задачам.
NLP — главное в 2022 году
Михаил Бурцев, DeepPavlov
Обзор основных результатов в обработке естественного языка в 2022 году — достижения и тренды.
Инвестиции в ИИ — кризис или время новых возможностей?
Аркадий Сандлер
Ситуация в ИИ с инвестициями и бизнесом в целом. Какие рынки перспективны, что с выручками, раундами, куда податься стартапам и т.п.
Введение в диффузионные модели. От стохастических дифференциальных уравнений до звездообразных моделей.
Дмитрий Ветров, НИУ ВШЭ, AIRI
В докладе будет приведено описание диффузионных моделей, являющихся одной из наиболее перспективных технологий генеративного моделирования. Мы обсудим диффузионную модель с разных точек зрения и обсудим ее преимущества перед аналогами. Будет рассмотрен ряд фактов из теории стохастических дифференциальных уравнений, которые позволят лучше понять логику работы диффузионной модели и ее свойства. В заключительной части будет представлено обобщение модели, позволяющее работать с негауссовскими шумами, что может быть полезно, когда в задаче присутствуют дополнительные структурные ограничения на данные.
Интеллект из общих принципов
Сергей Шумский, МФТИ
В докладе представлен взгляд на интеллект с точки зрения физики. Мы выведем интеллект из первых принципов, используя понятие свободной энергии, как математическую основу теории машинного интеллекта. Далее с помощью этого же математического аппарата мы покажем, что ключом к созданию сильного ИИ является иерархическая архитектура.
Сессии:
- Компьютерное зрение в медицине
- Данные, разметка и тестирование
- ИИ в юридической практике
- Генеративные модели в бизнесе
- Роботы и беспилотники
- Natural Language Processing — разработка
- Reinforcement Learning в бизнесе
- Computer Vision — разработка
- Machine learning — научные доклады
- Computer Vision в промышленности
- Вычислительные ресурсы для ИИ
- Natural Language Processing в бизнесе
- Импульсные нейросети и нейроморфные процессоры
- Сильный ИИ (AGI) — обзорная сессия