Літня школа на ФІОТ «Штучний інтелект 2023: сьогодення і майбутнє»
План заходів
- День 1. Основи ШІ і глибокого навчання
- День 2. Штучний інтелект в CV
- День 3. Штучний інтелект в NLP
- День 4. Великі мовні моделі (LLM) і “загальний” штучний інтелект (AGI)
- День 5. Підсумки
День 1. Основи ШІ і глибокого навчання
1. Що таке штучний інтелект?
Які технології належать до «штучного інтелекту» та як змінювалось розуміння ШІ в процесі його розвитку. Де застосовується та що може сучасний штучний інтелект.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
2. Основи сучасного глибокого навчання
Ідея та принципи машинного навчання, їх реалізація у сучасних моделях нейронних мереж та програмних фреймворках.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
3. Workshop: початок роботи з моделями машинного навчання
Створення і навчання простої мережі з нуля на Python. Знайомство з фреймворками машинного навчання. Основні етапи роботи з нейронними мережами у TensorFlow і Keras: підготовка даних, створення, навчання, тестування. Аналіз результатів, тюнінг моделей. Використання навчених моделей в реальних системах.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
4. Презентація проєкту ШІ в управлінні/робототехніці
Інтелектуальна система паркування на основі RL
Speaker: Юрій Данилюк, бакалавр каф. ІСТ (онлайн)
5. Сучасні засоби реалізації програмних і апаратних систем з нейронними мережами
Speaker: Володимир Шимкович, доцент каф. ІСТ
День 2. Штучний інтелект в CV
1. Згорткові моделі в сучасних задачах CV
Особливості роботи з зображеннями. Принцип роботи згорткових мереж, їх основні складові та сучасні типові моделі. Вирішення задач класифікації, знаходження об’єктів та семантичної сегментації зображень. Transfer learning.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
2. Deep Neural Networks for Instance Segmentation
Speaker: Vitalii Bulygin, PhD, Senior Engineer at Samsung R&D Institute Ukraine
3. Workshop по image classification та object detection
Бібліотека OpenCV. Класифікація зображень за допомогою простої CNN, типові моделі VGG, Efficient Net, їх донавчання. Детектори SSD і YOLO. Знайомство з HuggingFace HUB, його використання для роботи з зображеннями.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
4. ML research від ідеї до продакшена.
Speaker: Andriy Ryzhiy, ML Lead Engineer at Skylum Software (онлайн)
День 3. Штучний інтелект в NLP
1. Лекція: Штучний інтелект в NLP
Особливості роботи з текстом, види задач. Підготовка текстових даних для обробки нейронною мережею. Підходи до розв'язання задач: класичні ймовірносні моделі, рекурентні мережі. Типові задачі NLP: машинний переклад, генерація тексту, класифікація текстового контенту та інші.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
2. Лекція: Transformers in NLP and beyond
Speaker: Nataliya Sakhnenko, D. Sc., Senior Engineer at Samsung R&D Institute Ukraine
3. Workshop по NLP та трансформерам
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
4. Презентація проєкту ШІ в NLP:
Виявлення агресії в твітах українською мовою.
Speaker: Iryna Matviichuk, Middle Backend Developer at Kilo Health (онлайн)
День 4. Великі мовні моделі (LLM) і “загальний” штучний інтелект (AGI)
1. Як ШІ створює фотореалістичні зображення?
Генеративні моделі ШІ для роботи з зображеннями: VAE, GAN, Diffusion models
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
2. Великі мовні моделі – майбутнє ШІ?
Що собою являє LLM. Огляд сучасних LLM. Загальні принципи їх навчання та використання. Інженерія запитів. Обмеження сучасних моделей та подальші перспективи. AGI на основі LLM.Загальні принципи побудови рішень з використанням LLM. Тюнінг LLM. Кращі практики використання.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
3. Workshop по прикладному використанню сучасних LLM:
Програмне застосування LLM, створення застосунків LLM з використанням LangChain.
Speaker: Володимир Олійник, доцент каф. ІСТ
4. Презентація проєкту робот-ресепшіоніст.
Speaker: студенти кафедри ІСТ
День 5. Підсумки
- Обговорення перспектив та проблем розвитку ШІ, сучасних викликів.
- Підбивання підсумків конкурсів та нагородження переможців
- Вільне спілкування та отримання сертифікатів учасників,
Інтерактив зі слухачами школи
1. Конкурс «Найуважніший слухач школи».
Щоденні опитування (5-10 питань Google forms/class).
2. Конкурс «Найкращий практик».
Конкурс на найкраще розв'язання задачі CV/NLP (найкращі результати навчання моделі для наданого набору даних).
3. Конкурс на найкращу ідею стартапу з використанням технологій штучного інтелекту
Завдання від Олени Халус.