Программы

Необходимость создания репозитория Open Source в Рунете

ИИ поставят на скачивание

Россия продолжает зависеть от зарубежных разработок технологий искусственного интеллекта. Большинство продуктов и технологий ИИ созданы на Западе. В таких категориях, как системы управления нереляционными базами данных, пакеты прикладных программ для математических вычислений, фреймворки хранения и обработки больших данных, отечественные разработки просто отсутствуют. В качестве решения проблемы эксперты говорят о необходимости создания российской платформы Open Source продуктов (репозитория в рунете).

GitHub запустил систему машинного обучения Copilot, генерирующую код

GitHub запустил систему машинного обучения Copilot

Как сообщает OpenNET, GitHub объявил о завершении тестирования интеллектуального помощника GitHub Copilot, способного генерировать типовые конструкции при написании кода. Система разработана совместно с проектом OpenAI и использует платформу машинного обучения OpenAI Codex, натренированную на большом массиве исходных текстов, размещённых в публичных репозиториях GitHub.

Learning@home — платформа для распределенного обучения больших нейросетей

Learning@home

Максим Рябинин из ВШЭ и Яндекса вместе с Антоном Гусевым разработали платформу Learning@home, позволяющую распределять обучение нейросетевых моделей на множество компьютеров.

Конференция по параллельным и распределенным системам Hydra 2019, 11-12 июля, Санкт-Петербург

Конференция по параллельным и распределенным системам Hydra 2019

11-12 июля в Санкт-Петербурге состоится конференция Hydra, посвященная разработке параллельных и распределенных систем. Фишка Гидры в том, что она объединяет крутых учёных (которых обычно можно найти только на зарубежных научных конференциях) и известных практикующих инженеров, в одну большую программу на стыке науки и практики

Facebook выложил в открытый доступ код платформы Detectron для распознавания объектов на фотографиях

mask detectron

Группа исследователей искусственного интеллекта из компании Facebook открыла исходные тексты платформы Detectron с реализацией набора алгоритмов для распознавания и классификации объектов на фотографиях. Проект реализован на языке Python с использованием фреймворка глубинного машинного обучения Caffe2 и распространяется под лицензией Apache 2.0.