Открытая конференция по ии

OpenTalks.AI /
2022

Overview
Features
Reviews
Business
Editorial
Туториал на утверждении
Зал Сатурн
10:00 - 11:00
Создаём приложение для детектирования медицинских масок с помощью OpenVINO
Тугарёв Артём, Intel
AI Frameworks Engineer
Демидовский Александр, Intel
AI Frameworks Engineer
11:15 - 13:45
OpenFL: Open Federated Learning Library
Алексей Груздев, Intel
AI Software Engineering Manager
Игорь Давидюк, Intel
AI Frameworks Engineer
14:00 - 14:45
Разработка моделей машинного обучения на фреймворке MindSpore
Ограничение: 20 человек

Мамцев Ратмир, Huawei
15:00 - 16:00
Создаём приложение для автоматического обнаружения токсичных комментариев с помощью трансформеров и OpenVINO
Панюков Артур, Intel
AI Frameworks Engineer
Демидовский Александр, Intel
AI Frameworks Engineer
Для построения качественных моделей машинного обучения часто нужно много данных. В мире огромное количество данных, которое растет каждый день. Однако на них могут распространяться законы о персональных данных. Также данные могут занимать много места и их фактически невозможно собрать в централизованное хранилище для последующего обучения. Решить эти проблемы помогает один из подходов коллаборативного обучения, который получил название Federated Learning. Он позволяет обучать модели на распределенных данных, не пересылая сами данные и не нарушая их приватности. Вместо того чтобы отправлять данные к моделям, в федеративном обучении мы отправляем модели к данным. В рамках данного туториала мы познакомимся с Python open-source библиотекой для федеративного обучения – OpenFL (https://github.com/intel/openfl). Посмотрим новый функционал библиотеки, построим свою федеративную сеть для обучения на распределенных данных и разберем несколько примеров ее применения.
Подробнее
Сейчас, когда в машинном обучении идет битва за стоимость и эффективность вычислений, как в обучении так и в инференсе, бизнес все больше обращается к аппаратному стеку Huawei, где есть и мощные ускорители и программные инструменты реализации нейронных сетей. Однако, пока очень мало разработчиков знакомы с этим железом и софтом. А те, кто умеет работать с ним, получают новые перспективы развития и роста.

На этом семинаре мы разберем фреймворк Mindspore – это новое поколение фреймворков для разработки и обучения нейронных сетей, который стал стандартом де-факто в Китае. Мы расскажем про особенности фреймворка, его уникальные возможности и работу на чипах Huawei Ascend. Также мы вместе создадим нейронную сеть на основе архитектуры LeNET в этом фреймворке и обучим ее распознавать рукописные символы. Работа будет выполняться непосредственно на чипах Ascend, развернутых в облаке.
Подробнее