Знания о TensorFlow и Deep Learning приехали из Кремниевой долины

Знания о TensorFlow и Deep Learning приехали из Кремниевой долины

Два гостя из Кремниевой долины выступили на встрече GDG Kyiv-Center. Рустем Арзимбетов (Google, Mountain View, USA) рассказал о TensorFlow и Deep Learning.
Deep Learning стал де-факто мэйнстримом во многих сферах Artificial Intelligence и Machine Learning, таких как Computer Vision и Natural Language Processing. Однако, несмотря на кажущуюся сложность, освоить базовые принципы этой дисциплины под силу любому заинтересованному человеку. Tensorflow — доступный и простой в использовании Deep Learning фреймворк от Google, который позволяет создавать, тренировать и использовать Deep Learning модели с минимальными усилиями.

По словам докладчика, интерес к Deep Learning чрезвычайно велик и со стороны разработчиков ПО, и со стороны датологов. Tensorflow как единственный фреймворк, изначально спроектированный и созданный профессиональными инженерами, уверенно опережает по популярности и функционалу остальные подобные фреймворки, доступные публике. Умение пользоваться Tensorflow несомненно добавляет баллы к конкурентоспособности любого проекта, использующего Deep Learning.

AI — часть Computer Science, которая сейчас бурно развивается.

Неполный список применений AI уже сейчас включает в себя:

  • Robotics (например, автоматические роботы-пылесосы).
  • Natural Language Processing (например, Google's Smart Reply — сервис от Google, который автоматически предлагает варианты ответов на электронные письма).
  • Computer Vision (например, автоматическое распознавание лиц людей в фотоаппаратах).
    Machine Learning.
  • Planning.

Рустем Арзимбетов: «Был приятно удивлен уровнем интереса и количеством вопросов. То, что меня попросили продолжить не законченную за отведенный час презентацию, говорит само за себя.
Аудитория, на удивление, оказалась очень неоднородной по уровню знаний в предмете презентации. Я был рад ответить и на вопросы от людей, только вникающих в Deep Learning, и на более продвинутые вопросы о техниках борьбы с систематическими ошибками (например, оверфиттинг) и нормализации данных. По моему мнению, в будущем будет интересно делать более сложные презентации по Deep Learning — люди к этому готовы».

Бонусный доклад встречи «Основы программирования под Arduino» и демо из робототехники провел Михаил Яхьяев (пять лет работал в проекте Google Scholar). В продолжение темы Михаил проведет два воркшопа Arduino Lab (7 и 13 апреля) в киевском DataArt, где все желающие попробуют собрать действующие прототипы.

Фотоотчет встречи
Слайды доклада о TensorFlow/DL