ML START
ML START
  • Видео 72
  • Просмотров 45 769
Форум по искусственному интеллекту Inside.AI
5 ноября в Череповце прошло знаковое мероприятие в сфере информационных технологий - Форум по искусственному интеллекту Inside. AI. Компания Малленом Системс выступила генеральным партнером мероприятия.
Хедлайнерами форума стали Олег Кивокурцев - основатель и директор по развитию пермской компании Promobot, крупнейшего в Европе производителя автономных сервисных роботов, Антон Мальцев - популярный блогер и эксперт в разработке систем машинного зрения, Александр Бухановский - директор мегафакультета трансляционных информационных технологий ИТМО (г. Санкт-Петербург), Владимир Царев - соучредитель и директор по развитию Малленом Системс.
После выступления ключевых спикеров прошел мастер-классы...
Просмотров: 188

Видео

Сообщество ML START в Discord
Просмотров 3052 года назад
Присоединяйся к нашему сообществу в Discord: discord.gg/DZp9UT4dfs Участвуй в обсуждения на различные тематики, общайся с менторами, следи за жизнью сообщества ML START компании Малленом Системс и не пропускай эксклюзивные открытия занятия и другие активности. mlstart.ru/
Приглашаем на открытое занятие "Детекция и классификация объектов нейронными сетями"
Просмотров 422 года назад
Тема: "Детекция и классификация объектов нейронными сетями. Популярные открытые решения" 📌 Отправимся в краткий экскурс в инструменты с открытым исходным кодом для решения одной из наиболее популярных задач компьютерного зрения - детекция объектов 📌 На практике рассмотрим то, как решать эту задачу с помощью алгоритма YOLO на основе инструмента darknet 📆 25 февраля (пятница), 19:00 🏣 Место: Disc...
ML START. Машинное обучение. Настоящее и будущее нейронных сетей
Просмотров 1682 года назад
Отвлечемся от сугубо технических вопросов и посмотрим на то, какие нейросетевые архитектуры для решения CV-задач сейчас на самом острие трендов, какие задачи они решают и попробуем заглянуть немного в будущее. Полезные ссылки: ● habr.com/ru/post/486358/ - Transformers в картинках ● habr.com/ru/post/341240/ - Transformer: новая архитектура для работы с последовательностями ● habr.com/ru/post/514...
ML START. Занятие 2: Методология Agile для разработчиков
Просмотров 1722 года назад
Что же такое Agile? Когда зародился Agile? Когда впервые появился Agile в современном мире? Когда же Agile появился среди программистов? Какие методы используются в Agile? Что такое экстремальное программирование? Как намного эффективнее и качественнее разрабатывать программы? Ответы на эти все вопросы вы сможете найти в данном видео. Это ознакомительное занятие об Agile, оно предназначено для ...
Успехи выпускников ML START: Максим Венедиктов. Часть 2
Просмотров 1882 года назад
Записаться на курсы: forms.gle/Xge8hVZUGt8Hh74p9 Презентация акселератора: drive.google.com/file/d/1zBP6Uk8_MAFm54R5QHT50w45suuqnukx/view?usp=sharing Какие задачи Максим решает в Малленом Системс? Как он стал генеральным директором? Какие планы на будущее? Об этом всем мы узнаем в заключительной части интервью с Максимом. Наш ВК: ml_start Наш Instagram: ml_start Череповецк...
Успехи выпускников ML START: Максим Венедиктов. Часть 1
Просмотров 1632 года назад
Записаться на курсы: forms.gle/Xge8hVZUGt8Hh74p9 Презентация акселератора: drive.google.com/file/d/1zBP6Uk8_MAFm54R5QHT50w45suuqnukx/view?usp=sharing Заключительное интервью выпускников ML START. Сегодня мы поговорим с Максимом Венедиктовым. На сегодняшний день он является руководителем проектов развития компании "Малленом Системс", руководителем ML START и генеральным директором "Малленом Техн...
Обращение к студентам от президента компании "Малленом Системс"
Просмотров 1692 года назад
Обращение к студентам от президента компании "Малленом Системс"
Успехи выпускников ML START: Алёна Воронова
Просмотров 1572 года назад
Записаться на курсы: forms.gle/Xge8hVZUGt8Hh74p9 Презентация акселератора: drive.google.com/file/d/1zBP6Uk8_MAFm54R5QHT50w45suuqnukx/view?usp=sharing Продолжаем освещать успехи выпускников ML START. Сегодня Алёна Воронова расскажет нам о своем интересном пути в разработке. Какие еще направления развития выбирала для себя Алёна? Правда ли, что все программисты - интроверты? Какие планы на будуще...
Успехи выпускников ML START: Анна Соловьёва
Просмотров 1792 года назад
Записаться на курсы: forms.gle/Xge8hVZUGt8Hh74p9 Презентация акселератора: drive.google.com/file/d/1zBP6Uk8_MAFm54R5QHT50w45suuqnukx/view?usp=sharing Продолжаем освещать успехи выпускников ML START. Сегодня Анна Соловьёва расскажет нам о своем пути от обычного студента направления "IT-менеджмент" до руководителя проекта. Сложно ли было изучать для себя новое направление? Что включает в себя раб...
Успехи выпускников ML START: Антон Мясных
Просмотров 2623 года назад
В рамках осеннего набора в IT-академию акселератора ML START мы запускаем цикл вебинаров. Сегодня на наши вопросы ответит Антон Мясных - специалист по машинному обучению. Антон успешно совмещает учебу в Череповецком государственном университете и работу в Малленом Системс. Как проходило его обучение в ML START? Как ему удалось это совмещаться с учебой в ВУЗе? Какие задачи он выполняет как специ...
ML START. Программирование на C#. ООП. Часть 1
Просмотров 5293 года назад
ML START. Программирование на C#. ООП. Часть 1
Конкурс идей ML START
Просмотров 553 года назад
Конкурс идей ML START
ML START. Среды разработки для специалистов по машинному обучению
Просмотров 3043 года назад
ML START. Среды разработки для специалистов по машинному обучению
ML START. IT-менеджмент. Занятие 14: Кризис-менеджмент
Просмотров 1573 года назад
ML START. IT-менеджмент. Занятие 14: Кризис-менеджмент
ML START. IT-менеджмент. Занятие 13: Технология постановки задачи
Просмотров 1023 года назад
ML START. IT-менеджмент. Занятие 13: Технология постановки задачи
ML START. Программирование на C#. Занятие 12: Работа с XML
Просмотров 2,8 тыс.3 года назад
ML START. Программирование на C#. Занятие 12: Работа с XML
ML START. Машинное обучение. Занятие 5: Введение в Python
Просмотров 1,4 тыс.3 года назад
ML START. Машинное обучение. Занятие 5: Введение в Python
ML START. Машинное обучение. Занятие 4: Введение в Deep Learning
Просмотров 8613 года назад
ML START. Машинное обучение. Занятие 4: Введение в Deep Learning
ML START. Программирование на C#. Занятие 4: Настройка среды программирования
Просмотров 6643 года назад
ML START. Программирование на C#. Занятие 4: Настройка среды программирования
Добро пожаловать в ML START
Просмотров 1933 года назад
Добро пожаловать в ML START
ML START. Занятие 3: Система контроля версий Git
Просмотров 1,8 тыс.3 года назад
ML START. Занятие 3: Система контроля версий Git
ML START. IT-менеджмент. Занятие 3: Маркетинг IT-проектов
Просмотров 5433 года назад
ML START. IT-менеджмент. Занятие 3: Маркетинг IT-проектов
ML START. IT-менеджмент. Занятие 2: Основы маркетинга
Просмотров 3653 года назад
ML START. IT-менеджмент. Занятие 2: Основы маркетинга
Оформляем документ в Microsoft Word за 30 минут!
Просмотров 1234 года назад
Оформляем документ в Microsoft Word за 30 минут!
Интенсив. Неделя 2 " Основы Python. Часть 1"
Просмотров 2154 года назад
Интенсив. Неделя 2 " Основы Python. Часть 1"
Создание темы для презентации в PowerPoint за 20 минут!
Просмотров 7054 года назад
Создание темы для презентации в PowerPoint за 20 минут!
Интенсив. Неделя 2 "Основы C#"
Просмотров 2684 года назад
Интенсив. Неделя 2 "Основы C#"
Интенсив. Неделя 1 "Введение в GIT и RedMine"
Просмотров 2,7 тыс.4 года назад
Интенсив. Неделя 1 "Введение в GIT и RedMine"
Программирование на Python. Введение в pandas: анализ данных на Python
Просмотров 7744 года назад
Программирование на Python. Введение в pandas: анализ данных на Python

Комментарии

  • @Lexapol87
    @Lexapol87 2 дня назад

    Коротко и ясно, спасибо

  • @guccinikita7851
    @guccinikita7851 17 дней назад

    гений

  • @MrAquirier
    @MrAquirier 2 месяца назад

    я этого не видел, забыть и простить

  • @ookhands3843
    @ookhands3843 3 месяца назад

    К квалификации автора, как инженера - 0 вопросов. Но я смотрел 3 раза и еще читал книгу, что бы разобраться. Сколько раз спросили на собеседовании - почти каждый раз. Сколько раз пришлось использовать на реальном проекте - пока что 0 раз.... за 5+ лет

  • @timur2887
    @timur2887 4 месяца назад

    А как же SpinLock, Barrier?

  • @petrkassadinovich2705
    @petrkassadinovich2705 4 месяца назад

    32:25 Понимаю, что это реализовали для примера, просто хочу понять, правильно ли распознал возможную проблему. При добавлении экшена в пул есть следующий фрагмент: if (_action.Count == 1) { Monitor.Pulse(_syncRoot); } Получается, что будится один поток и только тогда, когда количество задач строго 1. Но, что если задач будет добавлено много, допустим 30, прежде чем они будут разобраны. Тогда мы разбудим лишь один поток, которому и придется разбирать оставшиеся экшены, в то время как остальные потоки будут спать... То есть, с самого начала, как все потоки уснули, наш тред пулл всегда будет оперировать лишь одним потоком. Возможное решение: Вместо блока с _action.Count == 1, будим потоки циклом, в количестве МИНИМАЛЬНОЕ(кол_спящих_потоков, кол_экшенов). Жизнеспособный ли это вариант?

    • @timur2887
      @timur2887 4 месяца назад

      Там идея обработки случая, когда добавляется первое действие, потому что только в этом случае все потоки спят, если действие не первое, то будить не надо, т.к. идет работа с очередью и есть как минимум один неспящий поток

  • @petrkassadinovich2705
    @petrkassadinovich2705 4 месяца назад

    Как по мне - лучший ваш семинарист. Четко, без воды, с детальным объяснением.

  • @petrkassadinovich2705
    @petrkassadinovich2705 4 месяца назад

    Отличный доклад с понятным объяснением внутренней кухни.

  • @sistemnikpro8619
    @sistemnikpro8619 5 месяцев назад

    спасибо за урок

  • @nick_stelmakh
    @nick_stelmakh 6 месяцев назад

    Это просто ужас, без оскорблений. Просто объективно вы очень далеки от понимания паттернов и их основных целей, и особенно как их применять в реальности в живых проектах. Ощущение, что вы читали, но нет никакой практики на полноценных проектах. Вы направляете многих на ложный путь и забиваете им голову мусором.

  • @fentan6806
    @fentan6806 8 месяцев назад

    Есть игра "oh my git" можно наглядно увидеть как работает HEAD

  • @kyk0_924
    @kyk0_924 8 месяцев назад

    после слов атомарная операция, меня бросило в холодный пот))

  • @user-ow6mc8ev4q
    @user-ow6mc8ev4q 8 месяцев назад

    эээээээээээээээээээээээээ - это единственное что остается при прослушивании этого видео. Попробуйте послушать\посмотреть свое видео прежде чем его выкладывать, после всего лишь 5 мин становится ужасно больно слушать. Я выдержал всего 6 мин. Может рассказывающий и ужасно умный и умелый специалист, но говорить на публику он вообще не умеет. Надо бороться со словами паразитами в своей речи или не выступать на публике, уважайте пожалуйста своих слушателей, они приходят получать информацию а не страдать.

    • @altair1650
      @altair1650 6 месяцев назад

      Спасибо автору, отличный материал. А если ваших интеллектуальных способностей не хватает для понимания, то просто идите куда-нибудь в другое место и подальше

    • @timur2887
      @timur2887 4 месяца назад

      это было первые 6 минут, потом он раскочегарился как раз))

    • @user-qj5jr8ps8s
      @user-qj5jr8ps8s 2 месяца назад

      Надеюсь накидали дизлайков этому комменту?) жалко не показывает сколько

    • @scriptboris
      @scriptboris Месяц назад

      А еще качество самого звука просто ужас. Клацанье по клавиатуре бесит, будто секретутка вбивает текст своими длинющими ногтями 💅

  • @Юрчик-л8у
    @Юрчик-л8у 9 месяцев назад

    спасибо обязательно посмотрю и пересмотрю

  • @muhammadahmadov6014
    @muhammadahmadov6014 9 месяцев назад

    Здравствуйте , а есть у данного преподавателя свой отдельный канал ? Очень понравилась подача преподавателя , а так же уровень и глубина знаний

  • @dunno851
    @dunno851 10 месяцев назад

    Объяснение прекрасное. Спасибо большое:)

  • @МихайлоДвалі
    @МихайлоДвалі 10 месяцев назад

    Вау. Быстро, четко, по полкам. Скорость реально бимба ❤

  • @rg99999
    @rg99999 10 месяцев назад

    Годно. Лайк, подписка

  • @talisman1104
    @talisman1104 Год назад

    Семейный подряд

  • @talisman1104
    @talisman1104 Год назад

    М-да

  • @talisman1104
    @talisman1104 Год назад

    2:58 девушка даже не понимает, что данная строка - строка поиска по шаблонам, а не ввод названия проекта(

  • @akexx96
    @akexx96 Год назад

    ♥ ♦ Классное видео. Тут тоже по простому рассказывают пример реализации потоков в C# : ruclips.net/video/X5AxuT5tbZ4/видео.html&ab_channel=XeNoTh ♥ ☻

  • @andrelempi9039
    @andrelempi9039 Год назад

    Видео супер ! Спасибо

  • @ВовкаКим-ч2ы
    @ВовкаКим-ч2ы Год назад

    Лучше объяснение многопоточности и асинхронности на просторах интернета. Большое спасибо автору!

  • @ivanlemming5821
    @ivanlemming5821 2 года назад

    удалите, не позортесь

  • @xelaksal6690
    @xelaksal6690 2 года назад

    Супер последовательное и лаконичное обьяснение, гигантское спасибо автору!

  • @Alonso_Kinn
    @Alonso_Kinn 2 года назад

    Очень сложно вы начали ! Я новичок и сдался уже на 25 минуте . Потому , что понял , что ничего не понимаю .

  • @jaimeasm5527
    @jaimeasm5527 2 года назад

    Великолепное объяснение. Где бы ещё посмотреть лекции с этим преподавателем.

  • @user-sy9sg2fv6k
    @user-sy9sg2fv6k 2 года назад

    Добрый день, а подскажите новичку, как лучше тогда останавливать поток, либо ставить на паузу? Если не через Thread.Abort()

    • @АртемийКонь
      @АртемийКонь 9 месяцев назад

      Thread.Sleep. А вырубать поток, как я понял не очень хорошая практика, нужно просто дождаться завершения потока. Если я не прав - поправьте.

    • @Уголок78
      @Уголок78 8 месяцев назад

      Видео не досмотрел и вопрос задал, гений

    • @timur2887
      @timur2887 4 месяца назад

      Лучше всего брать поток из пула, а вместо того, чтобы его ставить в ожидание в цикле (см Thread.Sleep()) и грузить процессор, его надо возвращать обратно в пул. Именно так и работают таски в асинхронном программировании (см Task.Delay())

  • @futogy
    @futogy 2 года назад

    Интересно

  • @silverhug1217
    @silverhug1217 2 года назад

    А как удалить определённый узел? А не первый

  • @user-iq8qp5mt4b
    @user-iq8qp5mt4b 2 года назад

    Это антиурок, смотреть его не стоит, автор сам не понимает чем свёртка отличается от фильтрации и говорит что это одно и тоже, что совсем не так, название не релевантно - 90 процентов видео про нейронные сети в принципе причем явными ляпами, про пайторч наверное только то что сделан импорт торча, пояснения нет что происходит хотя говорит очень много. Смотрю видео на 2-х и ощущение что автор тормозит по страшному

    • @mlstart3006
      @mlstart3006 2 года назад

      То, что "автор тормозит по-страшному", связано, в первую очередь, с естественным волнением, это был дебютный стрим для спикера, в связи с чем так же естественны некоторые ошибки в терминологии По части разницы между операцией свертки и фильтрации: в практическом контексте глубокого обучения она, по нашему мнению, не столь существенна. Например, в книге "Deep Learning with PyTorch" (авторы Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann, 2020 год) на стр. 51-52 описывается процесс прямого прохода изображения через сверточную сеть AlexNet, победителя соревнования ILSVRC 2012, буквально следующим образом: "...input images come in from the left and go through five stacks of filters, each producing a number of output images. After each filter, the images are reduced in size, as annotated. The images produced by the last stack of filters are laid out as a 4,096-element 1D vector and classified to produce 1,000 output probabilities, one for each output class." Здесь cs231n.github.io/convolutional-networks/, в пункте "Convolution Layer" говорится буквально следующее: "...The CONV layer’s parameters consist of a set of learnable filters. Every filter is small spatially (along width and height), but extends through the full depth of the input volume. For example, a typical filter on a first layer of a ConvNet might have size 5x5x3 (i.e. 5 pixels width and height, and 3 because images have depth 3, the color channels). During the forward pass, we slide (more precisely, convolve) each filter across the width and height of the input volume and compute dot products between the entries of the filter and the input at any position. As we slide the filter over the width and height of the input volume we will produce a 2-dimensional activation map that gives the responses of that filter at every spatial position." т. е. сверточный слой состоит из набора обучаемых фильтров, каждый из которых выполняет операцию свертки на соответствующем ему участке изображения. На выходе образуется карта признаков, которая, по сути, хранит в себе результаты активации фильтров в каждой пространственной позиции изображения, фильтров охватываемой. В данном контексте эти карты признаков есть ни что иное, как результат фильтрации изображения. Можно дать следующее изображение фильтрации изображения (www.mathworks.com/help/images/what-is-image-f..). "Filtering is a technique for modifying or enhancing an image." или (www.sciencedirect.com/topics/computer-science..) "Image filtering is changing the appearance of an image by altering the colors of the pixels." т .е. фильтрация - это техника изменения внешнего вида изображения или его улучшения за счет изменения цвета пикселей. Если снова обратиться к тому процессу, который происходит в сверточных слоях, и соотнести его с вышеприведенными определениями фильтрации, то можно увидеть, что в контексте практического применения глубокого обучения различия между понятиями "фильтрация" и "свертка" несущественны Название видео вполне соответствует его содержанию, начиная с 40:00 и заканчивая примерно 1:16:00 (с перерывом на разъяснение сути свертки), фактически, идет программирование на Python. То, что здесь использовался чужой код, опять же, можно объяснить тем,что это был дебют спикера, плюсом, он, как сказано в начале видео, является техническим руководителем, а не разработчиком. Это видео было создано с целью быстрого практического погружения в самые базовые возможности PyTorch, не вдаваясь в тонкости терминологии, ее можно постичь уже по мере изучения области.

  • @user-iq8qp5mt4b
    @user-iq8qp5mt4b 2 года назад

    Похоже что автор не отличает сверку от фильтрации

  • @futogy
    @futogy 3 года назад

    Топ

  • @arnowt
    @arnowt 3 года назад

    Здравствуйте! Есть ли способ обучению на GPU модель, запусти в работу на CPU?

  • @VitaliyZlobin
    @VitaliyZlobin 3 года назад

    Уникальная информация, благодарю!

    • @briarjames4038
      @briarjames4038 3 года назад

      you all probably dont care but does any of you know a tool to get back into an Instagram account? I was dumb forgot my account password. I would appreciate any help you can give me

    • @wilsonbraxton529
      @wilsonbraxton529 3 года назад

      @Briar James Instablaster :)

    • @briarjames4038
      @briarjames4038 3 года назад

      @Wilson Braxton Thanks so much for your reply. I got to the site on google and Im in the hacking process atm. Takes a while so I will get back to you later with my results.

    • @briarjames4038
      @briarjames4038 3 года назад

      @Wilson Braxton it did the trick and I finally got access to my account again. Im so happy! Thanks so much, you saved my ass!

    • @wilsonbraxton529
      @wilsonbraxton529 3 года назад

      @Briar James no problem =)

  • @ВладимирКовяко
    @ВладимирКовяко 3 года назад

    Наконец-то среди Ютуба нашлось грамотное объяснение на высочайшем уровне!

  • @MrBrownzzz
    @MrBrownzzz 3 года назад

    «Самоонализ» это позор

    • @user-ic4bj5cz4t
      @user-ic4bj5cz4t 2 года назад

      Здравствуйте, я думаю все мы люди и можем допустить ошибку, тем более это просто опечатка

  • @darkmessiah7002
    @darkmessiah7002 3 года назад

    32:00 Мне показалось или она хотела Группу назвать "MyGroup", а проект "MyProject".... Но осознала, что затупила?)) Я один не всё понял про коммиты и смотрел других ютюберов?)

  • @АндриянКлеменок-й3ъ

    1. Создание нейронную сеть (Тарик Рашид) 2. Глубокое обучение на Python(Франсуа Шале) 3. Глубокое обучение погружение в мир нейронных сетей(Сергей Николенко) 4. Глубокое обучение(Ян Гудфеллоу)

  • @ezzprog6500
    @ezzprog6500 3 года назад

    О, Саша, Приветики

  • @alievrauf
    @alievrauf 3 года назад

    ставьте сразу 1.5х. И ещё это перевод sentdex’s Introduction to Deep learning and neural networks with python and pytorch

  • @sergvlasov6776
    @sergvlasov6776 3 года назад

    Качественно!

  • @mlstart3006
    @mlstart3006 3 года назад

    0:14 - Создание и запуск потока. Свойства потока 3:09 - Отладка многопоточного приложения 6:42 - Пул потоков. Зачем он нужен. Использование 9:10 - Написание собственного пула потоков 12:38 - Проблемы синхронизации потоков. Атомарные и не атомарные операции 18:29 - Другие примитивы синхронизации. Понятие критической секции 26:39 - Оптимизация производительности 32:30 - Корректное закрытие потоков 40:05 - Прочие примитивы синхронизации. Мьютексы, семафоры, события 48:40 - Межпроцессная синхронизация при помощи Mutex. Создание Single Instance приложения 52:00 - Многопоточность и GUI. Понятие контекста синхронизации 59:26 - Потокобезопасные контейнеры 1:08:45 - Асинхронное программирование. Развитие подходов 1:14:12 - Класс Task. Паттерн async/await 1:20:37 - Async/await и WinForms 1:27:54 - Кое-что о внутреннем устройстве async/await 1:29:35 - Полезные методы для работы с Task 1:36:02 - Отмена операций. CancellationToken

  • @zzshek
    @zzshek 3 года назад

    крутое занятие, спасибо

  • @Зарвин
    @Зарвин 3 года назад

    Хороший урок. Спасибо.