Конференция Al&BigData Lab

Конференция сайт события http://geekslab.co/events/bigdatalab

Добавить в календарь:
Поделиться:

Проект GeeksLab определился с новыми датами проведения мероприятий и приглашает всех 12 апреля в Одессу на конференцию «AI&BigData Lab», которая будет посвящена одной из самых популярных и обсуждаемых IT-тем — большим данным и искусственному интеллекту.

Конференция пройдет в два потока, в рамках которых разработчики обсудят технические вопросы реализации и применения в реальных проектах различных алгоритмов, инструментов и новых технологий для работы с большими данными и искусственным интеллектом. Докладчики расскажут о реализованных проектах и поделятся секретами их работы из внутри и деталями функционирования.

Среди докладов можно отметить следующие:

  • Natural Language Processing на практике (Всеволод Демкин, Grammarly).
  • Data Mining и информационный поиск: проблемы, алгоритмы, решения (Александр Краковецкий, DevRain Solutions).
  • DeepLearning: сложный анализ данных простыми словами (Сергей Шелпук, SoftServe).
  • Методы распараллеливания и эффективных вычислений в языке R (Владислав Колбасин, Aginity).
  • AI&BigData для путешественников (Кузнецов Юрий, Senturia)
  • Моделирование структурными уравнениями (Structural Equation Modeling) в среде R (Алексей Гаевский).

Приглашаем к сотрудничеству партнеров и спонсоров.

В программе будут внесены незначительные изменения, но она пройдет в полном объеме. Чтобы стать докладчиком необходимо отправить тему доклада и её краткое описание Дмитрию Сподарцу по адресу: m31@rootuamedia.com или в скайп m31-rootua.

Пройти регистрацию, а также узнать все подробности о докладах и мероприятии можно на сайте по адресу: http://geekslab.co/events/bigdatalabВсе ранее приобретенные билеты действительны. 

В планах образовательного проекта «GeeksLab» и дальше помогать развиваться опытным и молодым специалистам. Но для того, чтоб темы мероприятий были всегда интересны и актуальны для каждого, наша команда хотела бы предложить пройти небольшой опрос, который определит Ваши пожелания. Будем благодарны, если Вы уделите пару минут своего времени на заполнение опроса.

Кипит работа над созданием в Одессе первого хакерспейса GeekSpace – рабочей лаборатории, где каждый сможет ознакомиться с новейшими устройствами, сконструировать что-то свое или присоединиться к какому-то интересному уже существующему проекту. Кроме этого планируется превратить данное пространство в центр проведения досуга и различных встреч ИТ-сообщества Одессы. Будем благодарны за обстоятельные ответы, которые позволят создать максимально комфортное пространство для Вас. Пройти опрос можно по адресу.

Время

Поток 1

Поток 2

9.00 - 9.50

Регистрация

9.50 - 10.00

Открытие

10.00 - 11.00

"Natural Language Processing на практике"(Всеволод Демкин, Grammarly)

Natural Language Processing — область на пересечении практической програмной инженерии и компьютерных наук (алгоритмов, машинного обучения и статистики). Она включает множество различных задач и, соответсвенно, подходов и методов их решения.

Ключевым фактором успеха любого NLP проекта являются качественные данные, поэтому в первую очередь мы поговорим о том, где их брать и как с ним работать.

Далее идут различные модели и алгоритмы. Мы бегло рассмотрим основные инструменты (от теоремы Байеса до глубинных нейросетей), которые используются в NLP и обсудим, в каких условиях какие предпочтительнее.

В отличие от обычной программной инженерии, в NLP большая часть времени и усилий уходит не на написание программы, а на эксперименты. Это специфический вид дейтельности, который требует своих подходов — и мы обсудим их.

Наконец, мы посмотрим , как собрать все это в единое целое и получить готовый продукт на примере решения задачи из реального мира, используя публично доступные данные.

"Data Mining и информационный поиск: проблемы, алгоритмы, решения" (Александр Краковецкий, DevRain Solutions)

Каждый день мы пользуемся поисковыми системами - Google, Bing, Яндекс и другими. Современные поисковые системы дают достаточно точные результаты, но, тем не менее, не лишены недостатков. В то время, когда количество информации увеличивается каждый год в геометрической прогрессии, даже небольшие улучшения в работе поисковых механизмов могут значительно сократить всемя сбора, анализа и поиска информации, а также сэкононить время пользователей.

В докладе пойдет речь о проблемах информационного поиска - дублирующейся информации, огромном количестве информационного мусора, большого времени на поиск "нетривиальных" данных.

Доклад не будет посвящен какой-то конкретной области Data Mining или алгоритму, а будет касаться сразу нескольких областей из области Text Mining, кластеризации, NLP, SEO для решения конкретной задачи - уменьшения времени поиска необходимой информации. Кроме того, вы узнаете как работает сервисы а-ля Readability, и как они могут улучшить поисковые алгоритмы.

11.00 - 11.15

Кофе-брейк

11.15 - 12.15

"DeepLearning: сложный анализ данных простыми словами" (Сергей Шелпук, SoftServe)

Количество данных растет огромными темпами, и человечество не имеет достаточно ресурсов, чтобы маркировать и обрабатывать эти данные перед анализом. В связи с этим алгоритмы, работающие с немаркированными данными (unsupervisedlearning), выходят на первое место по потенциалу для практического применения. Deeplearning нейронные сети - один из самых мощных алгоритмов анализа немаркированных данных на сегодняшний день. Основанный на концепции работы мозга и идее единого обучающего алгоритма, этот подход показывает лучшие результаты на большом спектре проблем анализа данных: анализ видео, изображений, звука, текста и другие.

Создание deeplearningнейронных сетей требует интуитивного понимания принципов их работы, равно как и больших вычислительных мощностей. Параллельные вычисления на GPU– один из способов получить эти мощности. Обучение deeplearningнейронных сетей на GPU на сегодняшний день является наиболее эффективным и дешевым способом работы с ними.

Этот доклад будет посвящен объяснению принципов работы deeplearningсетей простыми словами, алгоритмическим приемам, делающим это обучение эффективным, и технологическим инструментам, позволяющим строить сети самым быстрым и дешевым способом.

"Тема уточняется"

12.15 - 12.30

Кофе-брейк

12.30 - 13.00

"Что такое визуализация данных, или почему специалисты, работающие с данными, должны быть немного художниками" (Владимир Тимашов, DataArt)

Веками человечество накапливает информацию, и Big Data увеличил объемы полезных сведений в миллионы раз. Сами по себе сырые данные бесполезны, и у нас постоянно возникает проблема представить эти данные конечному пользователю, увидеть тренды и ключевые моменты. И тут нам на помощь приходит визуализация данных, в умелых руках способная преобразить данные и представить в выгодном свете.

В докладе мы пробежимся по разным этапам визуализации. Посмотрим на подходы к визуальному представлению информации. Затронем технические решения, доступные сегодня и для кастомной разработки (d3.js, Raphael, Three.js), и готовые Enterprise-продукты (Tableau, QlikView). Посмотрим на применение визуализации в реальных проектах — сделанных и в DataArt, и мировыми лидерами в этой сфере.

"AI&BigData для путешественников" (Кузнецов Юрий, Senturia)

Практика работы с большими данными в онлайн сервисе. Задачи современного агентства путешествий. Обзор подходов к организации системы сервисов. Перспективы машинного обучения в индустрии.

13.00 - 13.30

"Методы распараллеливания и эффективных вычислений в языке R"(Владислав Колбасин, Aginity)

Обзор приемов, методов и пакетов, позволяющих эффективно выполнять вычисления, а также распараллеливать выполнение R кода:

- Стандартные функции и приемы правильного использования R.
- Пакет data.table: возможности, синтаксис, примеры использования.
- Обзор пакетов для анализа данных и машинного обучения, умеющих работать в параллельном режиме.

13.30 - 15.00

Обед

15.00 - 16.00

"Тема уточняется" (HP)

"Моделирование структурными уравнениями (Structural Equation Modeling) в среде R"(Алексей Гаевский)

Моделирование структурными уравнениями. Обзор пакетов для моделирования структурными уравнениями. Пакет lavaan: возможности, синтаксис. Практическое применение: построение моделей, тонкая настройка параметров модели, обработка отсутствующих значений.

16.00 - 16.15

Кофе-брейк

16.15 - 18.15

Тема уточняется

Тема уточняется (Microsoft)

18.15 - 18.30

Закрытие

Во весь экран

Комментарии (0):

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи

Для получения embed кода необходимо кликнуть правой
кнопкой мыши на видео и выбрать пункт меню
'Сгенерировать HTML код'

Стоимость участия: 250 грн.

Скидочный промо-код на 10 %: itsobytie

Забыли пароль? Регистрация