вашего видео
Music + Video + Effects.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Перспективы использования машинного обучения для ИТ-проектов и стартапов презентация
Содержание
- 2. LIFE.FILM это Сервис с Искусственным Интеллектом
- 3. Более 10 лет опыта в IT,
- 4. Все снимает много часов видео,
- 5. Автоматический редактор с искусственным интеллектом
- 6. Процесс использования Загружаете/Снимаете Видео Выбираете Музыку Выбираете Фильтр Загружаете Готово через 1-10 Min
- 7. Статус: Пользователей (Russia, Web Beta): MAU:
- 8. Примеры видео:
- 9. Roadmap 1 year 2016 Launch
- 10. Набережные Челны (IT-Park) 150 рабочих мест для 50 ИТ-стартапов
- 15. Испания (Malaga Valley)
- 17. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ARTIFICIAL INTELLIGENCE
- 18. Когда SkyNet? В течении 10-20 лет -
- 19. Интерес в мире к ИИ
- 20. Цифровая вселенная Данные следуют цифровому закону Мура:
- 21. Ренесанс нейронных сетей Нейронные сети требует много
- 22. Deep Learning? Knowledge bases – знания формируются
- 25. Последствия По оценкам различных экспертов в ближайшие
- 26. Хайп вокруг DL
- 27. Data Scientist - лучшая работа на свете
- 28. Нейронные сети
- 29. Активность нейрона определяется преобразованием взвешенного суммарного воздействия
- 31. Глубокие нейронные сети
- 33. 2012 - AlexNet (Supervision) В 2012 выигрывает
- 34. Сверточные нейронные сети (CNN) Сеть находит “свертки”,
- 38. 2012 Alexnet 2014 GoogleNet
- 39. 2015 - 152 слоя в ResNet ResNet
- 40. http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
- 41. Игры разума: AlphaGo
- 44. DeepMind: Atari В начале 2015 года журнал
- 45. Опенсорс версия https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo
- 46. Варианты применения GitXiv.com
- 47. Компания Google выложила в открытый доступ код
- 48. NeuralTalk Efficient Image Captioning code in Torch https://github.com/karpathy/neuraltalk2
- 49. Neural Style
- 50. SegNet Сеть делает разметку видео с видеорегистратора
- 51. “Супер увеличение” Нейронные сети способны как в
- 52. Texture Networks Синтез текстур и стилизованных изображений
- 53. seq2seq : Deep Q&A Чатбот на RNN
- 54. WaveNet: новая модель для генерации человеческой речи и музыки https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
- 55. VizDoom Искусственный интеллект научили играть в
- 56. Где научиться и заработать
- 58. Сложно ли это? Начать сложно. Глубокое обучение
- 59. Фрейморки: Keras, TensorFlow (Google) Я рекомендую
- 61. AETROS Оболочка для онлайн проектирования и обучения нейронных сетей на базе фреймворка Keras
- 62. Jupyter Notebook (iPython) Jupyter — идейный
- 63. Онлайн образование Можно учиться не выходя из дома, быстро и эффективно https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
- 64. №1 площадка для специалистов ML. Данные
- 66. Хакатон http://www.chatbotscommunity.com/chatbots-hackatons-cup-2016/ Вам нужна практика. Много практики.
- 67. Что нужно чтобы найти работу: Английский
- 68. Что посмотреть: ВК группы: https://vk.com/deeplearning_ru -
- 69. Клуб Data Science БашГУ: Создание клуба заинтересованных
- 70. Рустам Салаватов +7 (962) 52-38-149 info@life2film.com skype: rust.salavatov www.life2film.com vk.com/life2film
- 71. Материалы для презентации https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/307260/ http://media.wix.com/ugd/d1d481_506c12d3c10d4ce5a6112bcb41e1d750.pdf http://www.slideshare.net/chatbotscommunity/20-muzis-hackathon?qid=9d377b11-150b-423c-81ba-7bd153f43b72&v=&b=&from_search=1 https://www.youtube.com/watch?v=bicXInoeLG4 https://www.youtube.com/watch?v=YbZlz_2MXC8
- 73. Официальное образование
- 74. Образовательная траектория абитуриента/студента
- 75. Образовательная траектория профессионала - исследователя
- 76. Образовательная траектория профессионала – программиста/Data Scientist-а
LIFE.FILM это Сервис с Искусственным Интеллектом для создания фильм из лучших моментов вашего видео Music + Video + Effects.
Слайд 3
Более 10 лет опыта в IT, веб разработке.
Основатель веб-студия “3DSTR”,
создавшей более 100 сайтов для города Стерлитамак
Режиссер и ученик киношколы Булата Юсупова (Уфа).
Опыт съёмки видео, видеомонтажа и цветокррекции более 10 лет
Videographer, Videoeditor, Film Director
Designer: Logo, graphic design, printing
3D Architectural visualization: 3DSMax, Blender, Vray
Full Stack developer: PHP, MYSQL/MONGO,Meteor JS, React JS, Linux/AWS, SEO
Data Scientist: Python, Caffe
Режиссер и ученик киношколы Булата Юсупова (Уфа).
Опыт съёмки видео, видеомонтажа и цветокррекции более 10 лет
Videographer, Videoeditor, Film Director
Designer: Logo, graphic design, printing
3D Architectural visualization: 3DSMax, Blender, Vray
Full Stack developer: PHP, MYSQL/MONGO,Meteor JS, React JS, Linux/AWS, SEO
Data Scientist: Python, Caffe
Александр Сысоенко
Business Devolopment / Основатель
Представитель РОСПАТЕНТ
Тимур Кудашев
Mathematics
Data Scientist (python, c++)
Kazan Federal University
Vadim Balashov
Investment Advisor at GVA LaunchGurus Fund
Damir Kazykhanov
Founder, CEO at Global Startup
CEO Рустам Салаватов (33+)
СФ БашГУ (Информатика)
Advisors
Слайд 4
Все снимает много часов видео, но никто не знает что с
ним делать позже.
Отсутствие навыков видеомонтажа и нехватка времени
Неотредактированный видеоматериал обычно удаляются через некоторое время.
Более 100 миллиардов видео-роликов создаются каждый год.
На YouTube загружается только 1% всего объёма созданного мобильного видео.
Отсутствие навыков видеомонтажа и нехватка времени
Неотредактированный видеоматериал обычно удаляются через некоторое время.
Более 100 миллиардов видео-роликов создаются каждый год.
На YouTube загружается только 1% всего объёма созданного мобильного видео.
Видео с детьми
Родители
Путешественники
экстрим/ активный отдых / GoPro
ВидеоБлоггеры
Делать быстрые
репортажи для блога
Слайд 5
Автоматический редактор с искусственным интеллектом
Люди легко и просто без опыта монтажа
получат фильм профессионального качества.
Музыка + Видео + эффекты.
Музыкальный ритм как основа для редактирования, чтобы создать историю.
Музыка + Видео + эффекты.
Музыкальный ритм как основа для редактирования, чтобы создать историю.
Слайд 6Процесс использования
Загружаете/Снимаете Видео
Выбираете Музыку
Выбираете
Фильтр
Загружаете
Готово
через 1-10 Min
Слайд 7Статус:
Пользователей (Russia, Web Beta):
MAU: 20000
DAU: 700
Регистраций: 350.000
Traffic: Google/Yandex 1st
postion “Видеоредактор Онлайн” - 2000 lids/day
Слайд 9Roadmap 1 year
2016
Launch
iPhone app
2017
2018
Launch
Android app
Launch
new WEB app
(MeteorJS +
ReactJS)
Integrate
Socail app
in VK, Facebook
NEW
Neural Algorith
Fast, Learning
by User
Scaling and Growth
Слайд 18Когда SkyNet?
В течении 10-20 лет - НЕТ при текущем стеке технологий.
Стивен Хокинг: искусственный разум станет лучшим или худшим изобретением человечества
Слайд 20Цифровая вселенная
Данные следуют цифровому закону Мура: данные увеличиваются каждый год в
2 раза а цена их хранения падает.
Данные короли в этой вселенной. Чем больше данных тем более совершенные модели машинного обучения.
Например, Тесла собрал 780 миллионов миль данных о вождении , и они добавляют еще один миллион каждые 10 часов.
Каждая компания является компанией данных.
Данные короли в этой вселенной. Чем больше данных тем более совершенные модели машинного обучения.
Например, Тесла собрал 780 миллионов миль данных о вождении , и они добавляют еще один миллион каждые 10 часов.
Каждая компания является компанией данных.
Слайд 21Ренесанс нейронных сетей
Нейронные сети требует много вычеслений и много данных. В
последнии 5 лет это перестало быть проблемой.
В частности видеокарты с мощными GPU и интернет стали основой для ренесанса.
В частности видеокарты с мощными GPU и интернет стали основой для ренесанса.
Слайд 22Deep Learning?
Knowledge bases – знания формируются вручную
Machine learning – знания
формируются автоматически из данных, но представление данных делается вручную
Representation learning – представление данных делается автоматически
Deep learning – знания формируются автоматически из автоматически формируемых представлений данных
Representation learning – представление данных делается автоматически
Deep learning – знания формируются автоматически из автоматически формируемых представлений данных
Слайд 25Последствия
По оценкам различных экспертов в ближайшие 10-20 лет 80-90% существующих работ
будут выполняться роботами/программами.
Высокий риск роботизации (80-100%) у следующих специальностей: экскурсоводы, таксисты, пекари, мясники, модели, фармацевты, страховые агенты, продавцы, сборщики налогов и чиновники.
Высокий риск роботизации (80-100%) у следующих специальностей: экскурсоводы, таксисты, пекари, мясники, модели, фармацевты, страховые агенты, продавцы, сборщики налогов и чиновники.
Слайд 27Data Scientist - лучшая работа на свете
(Ученого по данным)
Средняя зарплата
DS в США: 100-150 тыс $ (программиста 60,000 $)
В россии: 100-300 тыс руб. (Москва)
Математика+Программирование+Интуиция
Python как основной инструмент
В россии: 100-300 тыс руб. (Москва)
Математика+Программирование+Интуиция
Python как основной инструмент
Слайд 29Активность нейрона определяется преобразованием взвешенного суммарного воздействия на него
Воздействия могут
быть активирующими (положительные веса) или тормозными (отрицательные веса)
Нейрон
Слайд 332012 - AlexNet (Supervision)
В 2012 выигрывает AlexNet с большим отрывом от
конкурентов благодаря использованию сверточной нейронной сети.
Ренесанс нейронных сетей.
Ренесанс нейронных сетей.
Слайд 34Сверточные нейронные сети (CNN)
Сеть находит “свертки”, которые максимизируют информацию об изображении
(картинки: 3*3, 5*5, 20*20.)
На первом уровне сеть извлекает самые базовые: границы, штрихи, отрезки, контрасты. Повыше — уже устойчивые комбинации элементов первого уровня, и так далее вверх по цепочке.
Cети сами формируют эти элементы и решают, какие из них более важный, а какие — нет.
На первом уровне сеть извлекает самые базовые: границы, штрихи, отрезки, контрасты. Повыше — уже устойчивые комбинации элементов первого уровня, и так далее вверх по цепочке.
Cети сами формируют эти элементы и решают, какие из них более важный, а какие — нет.
Слайд 392015 - 152 слоя в ResNet
ResNet - Огромное число слоев и
оптимизация структуры сети дало процент ошибки, меньше чем у человека
Теперь нейросети решают проблемы и задачи, которые ещё пять лет назад требовали огромного количество сил и были результатом работы целых групп учёных.
Теперь нейросети решают проблемы и задачи, которые ещё пять лет назад требовали огромного количество сил и были результатом работы целых групп учёных.
Слайд 44DeepMind: Atari
В начале 2015 года журнал Nature выходит с обложкой по
глубокому обучению. В номере опубликована статья в которой показано, что глубокое обучение с подкреплением позволяет обучиться играть в компьютерные игры не зная правил заранее лучше человека.
Google покупает за $600М стартап авторов статьи Deep Mind.
Данный результат открывает качественно новые области для применения глубокого обучения в задачах управления, искусственного интеллекта и робототехники.
Google покупает за $600М стартап авторов статьи Deep Mind.
Данный результат открывает качественно новые области для применения глубокого обучения в задачах управления, искусственного интеллекта и робототехники.
Слайд 47Компания Google выложила в открытый доступ код своей нейросети «Show and
Tell» для TensorFlow, которая может делать осмысленные подписи к изображениям.
Слева – описанные людьми изображения, которые показывали нейросети для ее обучения.
Справа – результат работы уже самой нейросети
Точность алгоритма, по данным Google, составляет 93,9%.
Слева – описанные людьми изображения, которые показывали нейросети для ее обучения.
Справа – результат работы уже самой нейросети
Точность алгоритма, по данным Google, составляет 93,9%.
Show and Tell
Слайд 50SegNet
Сеть делает разметку видео с видеорегистратора по типу объекта: «дорога», «пешеходы»,
«знаки», «разметка», и.т.д
Всего несколько обученных слоёв, настраивается за пару дней
Прямое преобразование данных в ответ. Кадры обрабатываются быстро.
Всего несколько обученных слоёв, настраивается за пару дней
Прямое преобразование данных в ответ. Кадры обрабатываются быстро.
Слайд 51“Супер увеличение”
Нейронные сети способны как в фильмах про шпионов, увеличивать участки
на фото с пикселями и улучшать результат.
https://github.com/david-gpu/srez
https://github.com/david-gpu/srez
Слайд 52Texture Networks
Синтез текстур и стилизованных изображений в художественном стиле.
Более быстрый
аналог Artistic Style. Используется в приложении Prisma и Vinci
https://github.com/DmitryUlyanov/texture_nets
https://github.com/DmitryUlyanov/texture_nets
Слайд 53seq2seq : Deep Q&A
Чатбот на RNN (seq2seq model) обученный на диалогах
из фильмов (Cornell Movie-Dialogs Corpus)
https://github.com/Conchylicultor/DeepQA
https://github.com/Conchylicultor/DeepQA
Слайд 54WaveNet: новая модель для генерации человеческой речи и музыки
https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
Слайд 55VizDoom
Искусственный интеллект научили играть в Doom.
Для обучения бота IntelAct нужен
один обычный компьютер.
Слайд 58Сложно ли это?
Начать сложно. Глубокое обучение сейчас обилует научными терминами для
ученых. Если вы практик или разработчик вы хотите разультата сразу!
Вы думаете обязательно нужно потратить 5 лет своей жизни чтобы начать? Нет!
Вы можеет начать получать результат сразу изучая тему снизу вверх, подкрепляя по ходу теорией. Эти знания придут с опытом.
Вы думаете обязательно нужно потратить 5 лет своей жизни чтобы начать? Нет!
Вы можеет начать получать результат сразу изучая тему снизу вверх, подкрепляя по ходу теорией. Эти знания придут с опытом.
Слайд 59Фрейморки: Keras,
TensorFlow (Google)
Я рекомендую платформу Keras . Он поддерживает Python.
Вы также можете использовать scikit и всю SciPy экосистему для учебных проектов.
Он работает поверх других библиотек и упрощает работу с ними (Theano и TensorFlow)
Слайд 61AETROS
Оболочка для онлайн проектирования и обучения нейронных сетей на базе фреймворка
Keras
Слайд 62Jupyter Notebook
(iPython)
Jupyter — идейный наследник IPython Notebook.
Jupyter - интерактивная оболочка
для языка программирования Python.
https://www.continuum.io/downloads
https://www.continuum.io/downloads
Слайд 63Онлайн
образование
Можно учиться не выходя из дома, быстро и эффективно
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
Слайд 64№1 площадка для специалистов ML.
Данные - как спорт, много соревнований.
Сообщесто,
код, датасеты, вакансии
Если вы в ТОП - куча предложений о работе и денег.
Детектирование диабетической ретинопатии (100k$)
Классификация морского планктона (175k$)
Классификация галактик
Поиск темной материи (NASA and the Royal Astronomical Society)
Если вы в ТОП - куча предложений о работе и денег.
Детектирование диабетической ретинопатии (100k$)
Классификация морского планктона (175k$)
Классификация галактик
Поиск темной материи (NASA and the Royal Astronomical Society)
Выпускник НИУ ВШЭ Станислав Семенов занял первое место в мировом рейтинге
Слайд 66Хакатон
http://www.chatbotscommunity.com/chatbots-hackatons-cup-2016/
Вам нужна практика. Много практики.
Слайд 67Что нужно чтобы найти работу:
Английский язык
Пройти курсы на Coursera и
получить сертификаты
Вникнуть в тему DL, прочитать все важные статьи и работы за последнии годы (arxiv.org, gitxiv.com)
Поучаствовать на конкурсах в Kaggle
Выбрать направление в Deep Learning
Освоить язык программирования python или R, базы данных (mysql, mongodb)
Математическая база: дискретная математика, статистика, теория вероятностей, комбинаторика, графы, линейная алгебра
Прокаченный профиль linkedin, github
Вникнуть в тему DL, прочитать все важные статьи и работы за последнии годы (arxiv.org, gitxiv.com)
Поучаствовать на конкурсах в Kaggle
Выбрать направление в Deep Learning
Освоить язык программирования python или R, базы данных (mysql, mongodb)
Математическая база: дискретная математика, статистика, теория вероятностей, комбинаторика, графы, линейная алгебра
Прокаченный профиль linkedin, github
Слайд 68Что посмотреть:
ВК группы:
https://vk.com/deeplearning_ru - Моя
https://vk.com/deeplearning - основная
Подборки различных материалов:
https://github.com/demidovakatya/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
HabrHabr:
Из физиков
в Data Science - https://habrahabr.ru/post/310776/ (его резюме)
Мероприятие -
https://vk.com/bashgu_ii
Группа -
https://vk.com/digital_str
Слайд 69Клуб Data Science БашГУ:
Создание клуба заинтересованных лиц для совместного изучения и
обсуждения ИИ.
Участие в конкурсах KAGGLE
Изучение Python
Создание приложений
Обмен опытом
Проведение конференций
Разработка собственных проектов - стартапов
Кто? Любой из вас и ваших друзей может вступить в клуб.
Участие в конкурсах KAGGLE
Изучение Python
Создание приложений
Обмен опытом
Проведение конференций
Разработка собственных проектов - стартапов
Кто? Любой из вас и ваших друзей может вступить в клуб.
Слайд 70Рустам Салаватов
+7 (962) 52-38-149
info@life2film.com
skype: rust.salavatov
www.life2film.com vk.com/life2film
Слайд 71Материалы для презентации
https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/307260/
http://media.wix.com/ugd/d1d481_506c12d3c10d4ce5a6112bcb41e1d750.pdf
http://www.slideshare.net/chatbotscommunity/20-muzis-hackathon?qid=9d377b11-150b-423c-81ba-7bd153f43b72&v=&b=&from_search=1
https://www.youtube.com/watch?v=bicXInoeLG4
https://www.youtube.com/watch?v=YbZlz_2MXC8
