logo
ИИ
T-Meetup: Computer Vision

Встречаемся на митапе по машинному обучению: в программе — эксперты Т-Банка и Smart Engines, которые приготовили для вас три доклада о компьютерном зрении:

  • обсудим текущий уровень развития VisualLM и основные инсайты по их обучению;
  • рассмотрим технологии text2Image-моделей через призму задачи переноса стиля;
  • узнаем, как квантовать модели для edge-устройств, сохраняя высокую точность.

Сразу после докладов — время для дискуссий и нетворкинга. Сможете пообщаться со спикерами и задать им вопросы, поближе узнать единомышленников и обсудить важные темы.



Больше новостей комьюнити — в телеграм-канале «Желтый AI».

Доклады

Методы переноса стиля в современных text2Img-моделях

За последние годы область генеративного искусственного интеллекта претерпела значительные изменения благодаря развитию text2Image-моделей, которые могут создавать реалистичные изображения на основе текстовых описаний. Я рассмотрю ключевые технологии, лежащие в основе этих моделей, и их применение в сфере переноса стиля. Обсужу с вами современные подходы к синтезу изображений, позволяющие интегрировать художественные эффекты и стилистические особенности, сферу их использования и ограничения методов.

Как делать вычислительно-эффективные нейронные сети для edge-устройств

В последние годы нейронные сети де-факто стали стандартным инструментом во всех задачах, требующих распознавания, синтеза или сложной обработки изображений на edge-системах. В таких системах есть жесткие ограничения на время исполнения и вычислительную сложность методов и объем памяти. Для решения этих проблем специалисты используют комплекс подходов, которые направлены на создание компактных квантованных нейронных сетей малых разрядностей. Я расскажу о новой разработке Smart Engines — 4,6-битных квантованных нейронных сетях, которые объединяют высокую точность и вычислительную эффективность.

Visual Language Model в 2024, какая она?

2024 год стал большим шагом в развитии VLM-моделей, которые позволяют работать с набором изображений и текстов с помощью инструкций на естественном языке. За год эксперты выпустили сотни статей об аспектах визуально-текстовой мультимодальности и десятки открытых VLM-моделей разного размера и направленности. Я проанализировал их и теперь расскажу о новых инженерных идеях и инсайтах 2024 года в построении сильной VLM, поделюсь современными VLM-приложениями и их ограничениями.

Санкт-Петербург
Митап
Когда:
26 дней до начала
Начало: ВТОРНИК, 17.12, 16:00 GMT+3Конец: ВТОРНИК, 17.12, 20:00 GMT+3
Где:Санкт-Петербург, Ленполиграфмаш
На карту
Стоимость:Бесплатно
Формат:Офлайн
Тип события:Митап
Источник:TINKOFF

Интересные события

fd
Менеджмент
Продукт
ИИ
Вебинар
Четверг, 21.11.2024 в 12:00 GMT+3
Создание AI-ассистентов

Онлайн Бесплатно

fd
Менеджмент
ИИ
Вебинар
Четверг, 21.11.2024 в 14:00 GMT+3
ИИ в деле: как внедрить и избежать ошибок

Онлайн Бесплатно

fd
Дизайн
ИИ
Лекция
Четверг, 21.11.2024 в 19:00 GMT+3
Про искусственный интеллект 2.0

Офлайн Платно

fd
Карьера
ИИ
Вебинар
Среда, 27.11.2024 в 19:00 GMT+3
Chat gpt в работе рекрутера.

Онлайн Платно

fd
Аналитика
Разработка
Менеджмент
ИИ
Конференция
Пятница, 29.11.2024 в 10:30 GMT+3
В ит с головой

Офлайн Бесплатно

fd
ИИ
Обучение
Митап
Суббота, 30.11.2024 в 11:00 GMT+3
Junior-митап: Machine Learning

Офлайн Бесплатно

fd
Безопасность
ИИ
Вебинар
Вторник, 03.12.2024 в 12:00 GMT+3
Презентация системы aIDeepFake

Онлайн Бесплатно

fd
ИИ
Конференция
Четверг, 05.12.2024 в 18:30 GMT+3
Век AI: не надо стесняться!

Офлайн Бесплатно

fd
Дизайн
ИИ
Конференция
Суббота, 14.12.2024 в 10:00 GMT+3
AI-инструменты в UX

Онлайн Платно

fd
ИИ
Митап
Вторник, 17.12.2024 в 16:00 GMT+3
T-Meetup: Computer Vision

Офлайн Бесплатно

fd
ИИ
Встреча
Вторник, 24.12.2024 в 18:30 GMT+3
Moscow AI Meetup

Офлайн Бесплатно

fd
Разработка
ИИ
Хакатон
Воскресенье, 09.03.2025 в 07:00 GMT+3
IT Purple Hack

Онлайн Бесплатно

fd
Данные
ИИ
Конференция
Четверг, 29.05.2025 в 15:00 GMT+3
ML2Business

Онлайн/Офлайн Бесплатно

fd
Разработка
ИИ
Конференция
Суббота, 06.12.2025 в 09:00 GMT+3
Conversations 2024

Онлайн Платно