Глубокое обучение (deep learning) бурно развивается, и стабильно растёт список новых прорывов и областей его применения (обработка изображений, распознавание речи, обучение с подкреплением, нейромашинный перевод, вычислительная фармацевтика 1 и 2 и далее). Как следствие, крупнейшие мировые IT-компании (Google, Facebook, Baidu и многие другие) продолжают активно внедрять технологии глубокого обучения, создавая новые рабочие места.
Тем временем, возникает настойчиво поддерживаемая журналистами иллюзия, что вот-вот технологии глубокого обучения решат проблему создания искусственного интеллекта [1, 2, 3, 4]. Но реальность такова, что круга нерешённых задач хватит ещё на много диссертаций (см. презентация Я. Лекуна (Yann LeCun) на CVPR15, заметка Ю. Шмидтху��ера (Jürgen Schmidhuber), пост Б. Гёртцеля (Ben Goertzel), уже упомянутые в статье на Хабре работы Дж. Хинтона (Geoffrey Hinton)). Осознавая этот факт, специалисты в машинном обучении стремятся повысить свою квалификацию; как показатель, на 100 мест в летней школе по глубокому обучению Ёшуа Бенжио (Yoshua Bengio) в этом году было более 600 заявок.
Наверно, не многие из читателей Хабра имели возможность попасть на школу Ё. Бенжио, однако, получить опыт и знания по глубокому обучению можно будет в процессе интенсивного недельного соревнования (хакатона), которое пройдет в Москве в июле. У участников хакатона будет возможность прослушать лекции от ведущих мировых специалистов, применить полученные навыки на практике и выиграть призы.
Мероприятие будет проходить на базе Московского физико-технического института с 19 по 25 июля и при поддержке многих компаний (см. картинки на сайте), и на него приглашаются старшекурсники, аспиранты, молодые ученые и профессионалы IT отрасли со всей России. Для участия в хакатоне будет отобрано от 30 до 50 человек, которые соберутся в команды по 3-4 человека.
Основные цели хакатона: объединить людей, интересующихся машинным обучением и проблемой ИИ, в интенсивном режиме получить современные знания и практически применить их в попытке побить мировые рекорды.
Перед командами будет поставлена задача разработать алгорит��, способный самостоятельно обучиться играть в любую из компьютерных ретро-игр Atari. Данная постановка определяется тем, что одним из наиболее перспективных направлений в области ИИ является построение нейросетевых алгоритмов, способных не только “распознавать”, но и “понимать”. В январе этого года команда DeepMind (Google) опубликовала статью в престижном научном журнале Nature, в которой лучший мировой результат в разработке универсального алгоритма обучения с подкреплением был получен с применением deep learning. Это всего лишь один из первых шагов на пути к нейросетям, способным управлять средой вокруг себя и при этом учиться.
В работе участникам помогут ведущие мировые специалисты, которые прочтут в МФТИ (в “живую” и удаленно) серию лекций о последних достижениях в области машинного обучения. Список лекторов смотри на сайте хакатона, а то, о чем они будут рассказывать, как правило, уже лежит на их персональных страницах.
Воскресенье: сбор участников, организационное собрание, формирование команд, настройка окружения, вводная лекция и первый ночной запуск расчёта.
Понедельник-Пятница: обсуждение промежуточных результатов, программирование новых решений, выработанных в команде, лекции, запуск расчетов.
После недельной разработки, команды, чьи алгоритмы покажут лучшие результаты, будут участвовать в финальном турнире “Hack the Game! Day”, который пройдет 25 июля в субботу на площадке Политехнического музея на ВДНХ. И, конечно же, командам-победителям будут вручены призы.
“Hack the Game! Day” планируется, как открытый праздник для всех интересующихся играми и искусственным интеллектом. На нем лучшие команды представят свои результаты посетителям и расскажут, при помощи каких алгоритмов эти результаты получены, а посетители смогут посоревноваться с ботами команд.
Заявки на участие в хакатоне DeepHack.Game принимаются до 1 июля 2015 г.
Всем участникам будет предоставлено проживание и вычислительные ресурсы. Но свой ноутбук надо принести с собой.
Тем временем, возникает настойчиво поддерживаемая журналистами иллюзия, что вот-вот технологии глубокого обучения решат проблему создания искусственного интеллекта [1, 2, 3, 4]. Но реальность такова, что круга нерешённых задач хватит ещё на много диссертаций (см. презентация Я. Лекуна (Yann LeCun) на CVPR15, заметка Ю. Шмидтху��ера (Jürgen Schmidhuber), пост Б. Гёртцеля (Ben Goertzel), уже упомянутые в статье на Хабре работы Дж. Хинтона (Geoffrey Hinton)). Осознавая этот факт, специалисты в машинном обучении стремятся повысить свою квалификацию; как показатель, на 100 мест в летней школе по глубокому обучению Ёшуа Бенжио (Yoshua Bengio) в этом году было более 600 заявок.
Наверно, не многие из читателей Хабра имели возможность попасть на школу Ё. Бенжио, однако, получить опыт и знания по глубокому обучению можно будет в процессе интенсивного недельного соревнования (хакатона), которое пройдет в Москве в июле. У участников хакатона будет возможность прослушать лекции от ведущих мировых специалистов, применить полученные навыки на практике и выиграть призы.
Мероприятие будет проходить на базе Московского физико-технического института с 19 по 25 июля и при поддержке многих компаний (см. картинки на сайте), и на него приглашаются старшекурсники, аспиранты, молодые ученые и профессионалы IT отрасли со всей России. Для участия в хакатоне будет отобрано от 30 до 50 человек, которые соберутся в команды по 3-4 человека.
Основные цели хакатона: объединить людей, интересующихся машинным обучением и проблемой ИИ, в интенсивном режиме получить современные знания и практически применить их в попытке побить мировые рекорды.
Перед командами будет поставлена задача разработать алгорит��, способный самостоятельно обучиться играть в любую из компьютерных ретро-игр Atari. Данная постановка определяется тем, что одним из наиболее перспективных направлений в области ИИ является построение нейросетевых алгоритмов, способных не только “распознавать”, но и “понимать”. В январе этого года команда DeepMind (Google) опубликовала статью в престижном научном журнале Nature, в которой лучший мировой результат в разработке универсального алгоритма обучения с подкреплением был получен с применением deep learning. Это всего лишь один из первых шагов на пути к нейросетям, способным управлять средой вокруг себя и при этом учиться.
В работе участникам помогут ведущие мировые специалисты, которые прочтут в МФТИ (в “живую” и удаленно) серию лекций о последних достижениях в области машинного обучения. Список лекторов смотри на сайте хакатона, а то, о чем они будут рассказывать, как правило, уже лежит на их персональных страницах.
Краткое расписание мероприятия
Воскресенье: сбор участников, организационное собрание, формирование команд, настройка окружения, вводная лекция и первый ночной запуск расчёта.
Понедельник-Пятница: обсуждение промежуточных результатов, программирование новых решений, выработанных в команде, лекции, запуск расчетов.
После недельной разработки, команды, чьи алгоритмы покажут лучшие результаты, будут участвовать в финальном турнире “Hack the Game! Day”, который пройдет 25 июля в субботу на площадке Политехнического музея на ВДНХ. И, конечно же, командам-победителям будут вручены призы.
“Hack the Game! Day” планируется, как открытый праздник для всех интересующихся играми и искусственным интеллектом. На нем лучшие команды представят свои результаты посетителям и расскажут, при помощи каких алгоритмов эти результаты получены, а посетители смогут посоревноваться с ботами команд.
Заявки на участие в хакатоне DeepHack.Game принимаются до 1 июля 2015 г.
Всем участникам будет предоставлено проживание и вычислительные ресурсы. Но свой ноутбук надо принести с собой.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Интересна ли вам тема глубокого обучения?
9.01%Я работаю в области глубокого обучения10
70.27%Я собираюсь начать работать в области глубокого обучения78
20.72%Я не собираюсь работать в области глубокого обучения23
Проголосовали 111 пользователей. Воздержались 33 пользователя.
