SoftUni's AI Summit 2023 (двудневно събитие)

По време на семинара ще се изгради малка услуга за въпроси и отговори с open source инструменти. В процеса ще се говори за концепциите на NLP. Аудиторията ще се докосне до вграждане на документи и семантично търсене (с sentence-transformers), текстови данни EDA (с bulk и BERTopic) и генериране на текст (с Huggingface).

Лекция, демонстрираща възможностите на ChatGPT и как да се използва в ежедневието. Ще се състои от 4 модула:

• Въведение в ChatGPT: Преглед на технологията;
• Разбиране как работи ChatGPT.;
• Предимства на ChatGPT за бизнес и лична употреба;
• Демонстрация на ChatGPT и как се създават перфектни резултати.

В този бърз мастърклас ще се обсъдят как входящите данни са обвързани с функциите, които моделите научават и защо подготовката на данните е неразделна от избора на модел и неговите оптимални хиперпараметри. Ще се говори за дисбаланси, дистрибуции, трансформации, филтри, връзката с mixtures of experts както концептуално, така и с множество практически примери и съвети.

В този семинар ще се даде повърхностно понятие за когнитивната психология, ще се отбележат ключови допирни точки с AI, какво едната наука е почерпила от другата и обратно. Ще се представи теорията за affordances с малко контекст за когнитивната психология. Ще се представи AffordanceNet - настоящата state-of-the-art невронна мрежа за откриване на affordances в обекти, преглед на архитектурата и демонстрация на живо.

В тази сесия ще се разгледа как се стига до създаването на мащабни системи, каквито са ChatGPT, Stable Diffusion и прочие. Ще се премине през пътя от извличането на данни до финализирания модел. Ще се работи с помощта на средства като Kedro, Git, DVC, AWS и още други услуги. В края на тази сесия, аудиторията ще има представа как се операционализират модели и съпътстващите ги данни.

В този семинар ще се говори за математически модели, които намират ползи в NLP (natural language processing). За да се стигне до там, ще се премине през няколко необходими стъпки и ще се придобие представа какви проблеми има този дял от машинното обучение и как можем да мислим за тях, за да ги разрешим. Лекторът цели да покаже по-различен поглед върху работата с езици, който да послужи като референция занапред в този контекст.

Представете си, че можете да вземете стара, замъглена снимка и да я върнете към живота с остри детайли и ярки цветове. Тривиално? Не! Това е като магия – това е Супер-резолюцията. В този семинар ще се разгледат последните постижения в тази област, начините на обучаване и създаване на стабилни модели, които успешно симулират сложните деградации от реалния живот. Резултатът? Идеално визуално представяне... или не съвсем – тези методи продължават да се развиват и често се появяват нови подходи и техники. Медицината, сигурността ни, постоянно нарастващите видео потоци и дори развитието на VR изискват още и още.

Stable Diffusion е сред най-популярните модели за създаване на изображения по зададен текст. В лекцията ще се разгледат как machine learning разбира текст и изображения, каква е силата на генеративните модели (и какви са слабостите им) и как може да се поиграе със SD. Заедно с това, ще се разгледат какви трикове може да се научат от математиката и кода, задвижващи магията: как работи дифузията в невронните мрежи, как е построен и обучен моделът, какви ограничения има и как да се заобиколят някои от тях.

В тази лекция ще обясним какво е Reinforcement Learning, какви са различните видове RL, предизвикателствата и успехите.