📍Київ
23 – 24 листопада
Як правильно інтерпретувати дані, будувати моделі, тестувати теорії, прототипувати концепти? Для менеджерів та аналітиків даних важливо встигнути за всіма оновленнями, але часу для освоєння коду та нових бібліотек часто не вистачає. Тому ми створили курс «Machine Learning практикум/Практикум з машинного навчання» з Дмитром Гузенко та Веронікою Тамайо Флорес!
На цьому курсі ви навчитеся користуватися інструментами для побудови моделей машинного навчання практично без коду.
Для кого цей курс:
🔹 аналітиків, які прагнуть розвиватися далі у машинному навчанні;
🔹 менеджерів, які хочуть розібратися з роботою алгоритмів без написання коду;
🔹 представників бізнесу, які прагнуть застосувати data-driven підхід у власній компанії.
Квитки: https://teeko.io/event/machine-learning-praktikum
23 – 24 листопада
Як правильно інтерпретувати дані, будувати моделі, тестувати теорії, прототипувати концепти? Для менеджерів та аналітиків даних важливо встигнути за всіма оновленнями, але часу для освоєння коду та нових бібліотек часто не вистачає. Тому ми створили курс «Machine Learning практикум/Практикум з машинного навчання» з Дмитром Гузенко та Веронікою Тамайо Флорес!
На цьому курсі ви навчитеся користуватися інструментами для побудови моделей машинного навчання практично без коду.
Для кого цей курс:
🔹 аналітиків, які прагнуть розвиватися далі у машинному навчанні;
🔹 менеджерів, які хочуть розібратися з роботою алгоритмів без написання коду;
🔹 представників бізнесу, які прагнуть застосувати data-driven підхід у власній компанії.
Квитки: https://teeko.io/event/machine-learning-praktikum
Підбірка відео з конференції Data Science UA під’їхала! Ось за цим посиланням https://bit.ly/2Nv5EsP вже можна знайти наступні доповіді:
- "Abstractive Text Summarization with Deep Learning" Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce
- "AI in drug design" Oleksandr Gurbych, Machine Learning Engineer, SoftServe
- "Scaling Machine Learning at Careem" Vitalii Duk, Engineering Lead Machine Learning, Careem
- "Automated speech recognition for transcription and captioning" Kostiantyn Pylypenko, Speech recognition engineer, Verbit.ai
- "Automotive perception for advanced driver assistance using DNN" Sergii Bykov, Technical Lead R&D, Apostera GmbH
- "Customer segmentation as a tool to grow your business metrics" Serhii Kochubei, Director of analytics department, Murka
- "Multimedia Analytics for Business" Stevan Rudinac, Associate Professor Artificial Intelligence University of Amsterdam
- "Three steps to successful ML product" Olexiy Oryeshko, Staff Software Engineer, People.AI
- "The lifecycle of creating a real AI-based product" Kateryna Stetsiuk, Head of R&D, ARVI
Панельна дискусія:
- Borys Pratsiuk, CTO, Scalarr,
- Mariana Romanyshyn, Technical Lead Computational Linguist, Grammarly,
- Dmytro Lavrinenko, Director — Technology, GlobalLogic.
- "Abstractive Text Summarization with Deep Learning" Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce
- "AI in drug design" Oleksandr Gurbych, Machine Learning Engineer, SoftServe
- "Scaling Machine Learning at Careem" Vitalii Duk, Engineering Lead Machine Learning, Careem
- "Automated speech recognition for transcription and captioning" Kostiantyn Pylypenko, Speech recognition engineer, Verbit.ai
- "Automotive perception for advanced driver assistance using DNN" Sergii Bykov, Technical Lead R&D, Apostera GmbH
- "Customer segmentation as a tool to grow your business metrics" Serhii Kochubei, Director of analytics department, Murka
- "Multimedia Analytics for Business" Stevan Rudinac, Associate Professor Artificial Intelligence University of Amsterdam
- "Three steps to successful ML product" Olexiy Oryeshko, Staff Software Engineer, People.AI
- "The lifecycle of creating a real AI-based product" Kateryna Stetsiuk, Head of R&D, ARVI
Панельна дискусія:
- Borys Pratsiuk, CTO, Scalarr,
- Mariana Romanyshyn, Technical Lead Computational Linguist, Grammarly,
- Dmytro Lavrinenko, Director — Technology, GlobalLogic.
YouTube
Abstractive Text Sunnarization with Deep Leatning – Romain Paulus. Data Science UA Conference
Data Science UA Conference
October 19
Kiev
Data Science UA - 7th conference about machine learning, artificial intelligence and data science in Kiev.
Romain Paulus is a Lead Research Scientist at Salesforce Research in Palo Alto, California (USA) since…
October 19
Kiev
Data Science UA - 7th conference about machine learning, artificial intelligence and data science in Kiev.
Romain Paulus is a Lead Research Scientist at Salesforce Research in Palo Alto, California (USA) since…
#DSUAдайджест
🔹 Netflix поділився відкритим ресурсом Polynote (https://polynote.org), щоб допомогти впорядкувати процес машинного навчання та розвитку data science.
Polynote інтегрується з Apache Spark та підтримує Scala, Python та SQL.
https://bit.ly/2PFWKez
🔹 Штучний інтелект Microsoft може переписати речення залежно від контексту.
Дослідники Microsoft дослідили новий підхід, який передбачає переписання останнього висловлювання у діалозі на основі історії контексту.
Дослідники побудували систему машинного навчання – мережу переписування контексту (Context rewriting network – CRN) – для автоматизації процесу end-to-end.
https://bit.ly/32d2a3x
🔹 Oracle і Future Workplace виявили, що 64% людей більше довіряють роботу, ніж керівнику. Особливо якщо мова йде про надання неупереджених порад.
У деяких країнах, це відношення ще більше. Наприклад, в Індії 89%, а в Китаї 88% респондентів більше довіряють роботам.
https://zd.net/36wxE7Q
🔹 Як YouTube вирішує, яке відео показати наступним?
Цікавий матеріал про його роботу алгоритмів 👇
https://bit.ly/2psDYgl
🔵 Ми відкрили реєстрацію на Machine Learning практикум від Дмитра Гузенко та Вероніки Тамайо Флорес.
На цьому курсі ви навчитеся користуватися інструментами для побудови моделей машинного навчання практично без коду.
Більше про курс: https://bit.ly/2qfMBLa
🔵 Рекомендуємо курс!
Онлайн-курс Object Detection with PyTorch
Ми віримо, що створення точних моделей машинного навчання, залишається основним завданням у комп’ютерному зорі. Зі швидким розвитком глибокого навчання, будуються більш потужні інструменти, які важко зрозуміти. У нас є рішення, які працюють на практиці, код, який легко читати та розуміти, і завдання які стимулюють творчість та інновації в структурі вирішення проблем у машинному навчанні.
Що ви отримаєте від курсу:
1.Навчитеся будувати CNN або Convolutional neural network та застосовувати їх на різних зображеннях.
2. Зрозумієте, як використовувати CNN для практичних завдань візуального виявлення та розпізнавання.
3. Дізнаєтеся про різні алгоритми, такі як Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Більше про курс: http://learnml.today/?rid=datascienceua
🔹 Netflix поділився відкритим ресурсом Polynote (https://polynote.org), щоб допомогти впорядкувати процес машинного навчання та розвитку data science.
Polynote інтегрується з Apache Spark та підтримує Scala, Python та SQL.
https://bit.ly/2PFWKez
🔹 Штучний інтелект Microsoft може переписати речення залежно від контексту.
Дослідники Microsoft дослідили новий підхід, який передбачає переписання останнього висловлювання у діалозі на основі історії контексту.
Дослідники побудували систему машинного навчання – мережу переписування контексту (Context rewriting network – CRN) – для автоматизації процесу end-to-end.
https://bit.ly/32d2a3x
🔹 Oracle і Future Workplace виявили, що 64% людей більше довіряють роботу, ніж керівнику. Особливо якщо мова йде про надання неупереджених порад.
У деяких країнах, це відношення ще більше. Наприклад, в Індії 89%, а в Китаї 88% респондентів більше довіряють роботам.
https://zd.net/36wxE7Q
🔹 Як YouTube вирішує, яке відео показати наступним?
Цікавий матеріал про його роботу алгоритмів 👇
https://bit.ly/2psDYgl
🔵 Ми відкрили реєстрацію на Machine Learning практикум від Дмитра Гузенко та Вероніки Тамайо Флорес.
На цьому курсі ви навчитеся користуватися інструментами для побудови моделей машинного навчання практично без коду.
Більше про курс: https://bit.ly/2qfMBLa
🔵 Рекомендуємо курс!
Онлайн-курс Object Detection with PyTorch
Ми віримо, що створення точних моделей машинного навчання, залишається основним завданням у комп’ютерному зорі. Зі швидким розвитком глибокого навчання, будуються більш потужні інструменти, які важко зрозуміти. У нас є рішення, які працюють на практиці, код, який легко читати та розуміти, і завдання які стимулюють творчість та інновації в структурі вирішення проблем у машинному навчанні.
Що ви отримаєте від курсу:
1.Навчитеся будувати CNN або Convolutional neural network та застосовувати їх на різних зображеннях.
2. Зрозумієте, як використовувати CNN для практичних завдань візуального виявлення та розпізнавання.
3. Дізнаєтеся про різні алгоритми, такі як Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Більше про курс: http://learnml.today/?rid=datascienceua
Закінчується робочий тиждень, а з ним й пропозиція Early Birds на курс Machine Learning практикум.
Курс розрахований на аналітиків, менеджерів та керівників проектів, а також власників компаній. На ньому навчимося будувати моделі машинного навчання, імплементувати їх у проект та розберемо якісну візуалізацію даних.
Сьогодні ще діє пропозиція найнижчої ціни на курс – 4500 грн, від завтра – 4900 грн.
Реєстрація на курс: https://bit.ly/32lATf2
Курс розрахований на аналітиків, менеджерів та керівників проектів, а також власників компаній. На ньому навчимося будувати моделі машинного навчання, імплементувати їх у проект та розберемо якісну візуалізацію даних.
Сьогодні ще діє пропозиція найнижчої ціни на курс – 4500 грн, від завтра – 4900 грн.
Реєстрація на курс: https://bit.ly/32lATf2
#DSUAдайджест
🔹 Spleeter вирізає голоси співаків з музичних композицій.
Програма Spleeter розділяє завантажений аудіофайл на окремі 2, 4 або 5 аудіо доріжок й робить це досить швидко.
Відкритий код тут
А огляд самої програми: https://bit.ly/2NVD5ow
🔹ШІ може зрівнятися з лікарями-спеціалістами. Але ми схильні більше довіряти останнім. Чому ж так? Можна прочитати у статті: https://bit.ly/36APsyJ
А ось і трохи інформації про відношення до штучного інтелекту в медицині.
- 200 студентам бізнес-шкіл у Бостоні та Нью-Йорку запропонували отримати безкоштовну консультацію, яка б дозволила їм визначити рівень стресу.
У результаті 40% студентів обрали консультацію лікаря, лише 26% – ШІ.
- 100 американцям запропонували пройти тест на рівень стресу за 50 доларів. Його міг провести або штучний інтелект, або людина. В обох випадках точність дорівнювала 89%.
Деяким учасникам за замовчанням діагноз мав ставити ШІ. Такі учасники готові були заплатити більше, щоб перейти на консультанта-людину. А ось отримувати консультацію від ШІ дорожче, ніж від лікаря – більшість учасників відмовилася.
Особлива подія:
🔹 SoftServe розпочинає IT курси для людей з вадами зору у Львові.
Accessibility Testing Group – це три місяці безкоштовних курсів і шанс на працевлаштуванням після успішного завершення. Навчання буде відбуватися тричі на тиждень упродовж трьох годин. Також студентам важливо буде виділяти кілька годин вільного часу на самоосвіту.
Реєстрація: http://bit.ly/2WtpBUT
🔹 Spleeter вирізає голоси співаків з музичних композицій.
Програма Spleeter розділяє завантажений аудіофайл на окремі 2, 4 або 5 аудіо доріжок й робить це досить швидко.
Відкритий код тут
А огляд самої програми: https://bit.ly/2NVD5ow
🔹ШІ може зрівнятися з лікарями-спеціалістами. Але ми схильні більше довіряти останнім. Чому ж так? Можна прочитати у статті: https://bit.ly/36APsyJ
А ось і трохи інформації про відношення до штучного інтелекту в медицині.
- 200 студентам бізнес-шкіл у Бостоні та Нью-Йорку запропонували отримати безкоштовну консультацію, яка б дозволила їм визначити рівень стресу.
У результаті 40% студентів обрали консультацію лікаря, лише 26% – ШІ.
- 100 американцям запропонували пройти тест на рівень стресу за 50 доларів. Його міг провести або штучний інтелект, або людина. В обох випадках точність дорівнювала 89%.
Деяким учасникам за замовчанням діагноз мав ставити ШІ. Такі учасники готові були заплатити більше, щоб перейти на консультанта-людину. А ось отримувати консультацію від ШІ дорожче, ніж від лікаря – більшість учасників відмовилася.
Особлива подія:
🔹 SoftServe розпочинає IT курси для людей з вадами зору у Львові.
Accessibility Testing Group – це три місяці безкоштовних курсів і шанс на працевлаштуванням після успішного завершення. Навчання буде відбуватися тричі на тиждень упродовж трьох годин. Також студентам важливо буде виділяти кілька годин вільного часу на самоосвіту.
Реєстрація: http://bit.ly/2WtpBUT
Навчайтеся з будь-якої зручної локації. Усе що потрібно – ноутбук 👨💻 та підтримка досвідчених кураторів 🙌🏻
Маємо, що порадити 🙂
Онлайн-курс Object Detection with PyTorch
Тривалість: 3 тижні, по 2 уроки на тиждень.
Що ви отримаєте від курсу:
1.Навчитеся будувати CNN або Convolutional neural network та застосовувати їх на різних зображеннях.
2. Зрозумієте, як використовувати CNN для практичних завдань візуального виявлення та розпізнавання.
3. Дізнаєтеся про різні алгоритми, такі як Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Більше про курс: http://learnml.today/?rid=datascienceua
Не забудьте підписатися на https://www.facebook.com/mlworld/, щоб не пропустити головних новин!
Маємо, що порадити 🙂
Онлайн-курс Object Detection with PyTorch
Тривалість: 3 тижні, по 2 уроки на тиждень.
Що ви отримаєте від курсу:
1.Навчитеся будувати CNN або Convolutional neural network та застосовувати їх на різних зображеннях.
2. Зрозумієте, як використовувати CNN для практичних завдань візуального виявлення та розпізнавання.
3. Дізнаєтеся про різні алгоритми, такі як Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Більше про курс: http://learnml.today/?rid=datascienceua
Не забудьте підписатися на https://www.facebook.com/mlworld/, щоб не пропустити головних новин!
learnml.today
Learn ML Today - Object Detection with PyTorch Course
This course is designed by Machine Learning Engineer with the aim to create experts in Object Detection. You will build complex models by 'learn by doing' style through the applied theme of Advanced Computer Vision Techniques.
Якщо хтось пропустив новину, 14 березня ми знову збираємося на Data Science UA Conference. Це вже буде восьма конференція і нам дуже хочеться зробити її ще кращою, ніж попередні.
Уже розпочали пошук найкрутіших спікерів. Хочемо почути ваші рекомендації, кого можна покликати або ж яку тему розкрити 😊
Залишити свої ідеї можна у коментарях або написавши на пошту info@data-science.com.ua
Уже розпочали пошук найкрутіших спікерів. Хочемо почути ваші рекомендації, кого можна покликати або ж яку тему розкрити 😊
Залишити свої ідеї можна у коментарях або написавши на пошту info@data-science.com.ua
Маємо дві новенькі вакансії!
✅ Machine Learning Engineer (NLP) на Adtech проект.
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/107517/
Вимоги:
-Досвід у вирішенні ML/AI завдань;
-Досвід Text Mining/NLP;
-Знання Python/Scala, SQL та NoSQL Databases.
✅ Senior ML Engineer (NLP) на проекти у сфері telecom та healthcare.
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/105807/
Вимоги:
-Від 5 років досвіду в ML, чудове розуміння основ науки про дані, алгоритмів та статистики;
-Розуміння фреймворків для ML та NLP;
-Знання Deep Learning фреймворків, таких як Keras, Tensorflow, Pytorch.
Чекаємо ваші резюме 🙂
Наша пошта: cv@data-science.com.ua
А більше вакансій можна знайти на нашому сайті 😉
✅ Machine Learning Engineer (NLP) на Adtech проект.
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/107517/
Вимоги:
-Досвід у вирішенні ML/AI завдань;
-Досвід Text Mining/NLP;
-Знання Python/Scala, SQL та NoSQL Databases.
✅ Senior ML Engineer (NLP) на проекти у сфері telecom та healthcare.
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/105807/
Вимоги:
-Від 5 років досвіду в ML, чудове розуміння основ науки про дані, алгоритмів та статистики;
-Розуміння фреймворків для ML та NLP;
-Знання Deep Learning фреймворків, таких як Keras, Tensorflow, Pytorch.
Чекаємо ваші резюме 🙂
Наша пошта: cv@data-science.com.ua
А більше вакансій можна знайти на нашому сайті 😉
#DSUAдайджест
🔹 Робожурналісти з BBC News, Reuters, The Guardian, The New York Times, Forbes, The Times та інших великих видань можуть генерувати новини не гірше людей.
Ще у 2012 році одним з ботів в журналістиці став бот від Narrative Science, який писав новини для Forbes.
А віртуальні телеведучі китайського інформаційного агентства Сіньхуа, мабуть, один з найбільших страхів реальних ведучих.
Ще декілька цікавих моментів про штучний розум у журналістиці знайдете у статті.
https://bit.ly/37h8n1V
🔹 Як визначити дорожній рух за допомогою комп’ютерного зору та без складних алгоритмів глибинного навчання. Знайшли цікаву статтю.
https://bit.ly/32W1nnT
Події партнерів:
🔹 People.ai Kyiv проводять Data Engineering Meetup 23 листопада в Києві! Програма заходу
11:00 Kostya Tsykulenko, Senior Software Engineer
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗹𝗮𝗸𝗲 𝗶𝗻 𝗔𝗪𝗦
12:00 John Wulf, Principal Engineer & Team Lead
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗹𝗮𝘁𝗳𝗼𝗿𝗺 𝗶𝗻 𝗮 𝗳𝗮𝘀𝘁-𝗴𝗿𝗼𝘄𝗶𝗻𝗴 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁 𝗳𝗼𝗰𝘂𝘀𝘀𝗲𝗱 𝘀𝘁𝗮𝗿𝘁-𝘂𝗽
14:00 Artem Vysotski, Staff Engineer
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗣𝗲𝗼𝗽𝗹𝗲.𝗮𝗶 𝗜𝗻𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 - 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗼𝗻𝘀 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗲𝗱
Участь безкоштовна, але потрібно зареєструватися та отримати підтвердження: https://forms.gle/pSUmXVcEYDc7Hdyg8
🔹 18 листопада розпочинається онлайн-курс Object Detection with PyTorch
Що ви отримаєте від курсу:
1.Навчитеся будувати CNN або Convolutional neural network та застосовувати їх на різних зображеннях.
2. Зрозумієте, як використовувати CNN для практичних завдань візуального виявлення та розпізнавання.
3. Дізнаєтеся про різні алгоритми, такі як Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Реєстрація: https://bit.ly/359noRB
🔹 Робожурналісти з BBC News, Reuters, The Guardian, The New York Times, Forbes, The Times та інших великих видань можуть генерувати новини не гірше людей.
Ще у 2012 році одним з ботів в журналістиці став бот від Narrative Science, який писав новини для Forbes.
А віртуальні телеведучі китайського інформаційного агентства Сіньхуа, мабуть, один з найбільших страхів реальних ведучих.
Ще декілька цікавих моментів про штучний розум у журналістиці знайдете у статті.
https://bit.ly/37h8n1V
🔹 Як визначити дорожній рух за допомогою комп’ютерного зору та без складних алгоритмів глибинного навчання. Знайшли цікаву статтю.
https://bit.ly/32W1nnT
Події партнерів:
🔹 People.ai Kyiv проводять Data Engineering Meetup 23 листопада в Києві! Програма заходу
11:00 Kostya Tsykulenko, Senior Software Engineer
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗹𝗮𝗸𝗲 𝗶𝗻 𝗔𝗪𝗦
12:00 John Wulf, Principal Engineer & Team Lead
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗹𝗮𝘁𝗳𝗼𝗿𝗺 𝗶𝗻 𝗮 𝗳𝗮𝘀𝘁-𝗴𝗿𝗼𝘄𝗶𝗻𝗴 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁 𝗳𝗼𝗰𝘂𝘀𝘀𝗲𝗱 𝘀𝘁𝗮𝗿𝘁-𝘂𝗽
14:00 Artem Vysotski, Staff Engineer
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗣𝗲𝗼𝗽𝗹𝗲.𝗮𝗶 𝗜𝗻𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 - 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗼𝗻𝘀 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗲𝗱
Участь безкоштовна, але потрібно зареєструватися та отримати підтвердження: https://forms.gle/pSUmXVcEYDc7Hdyg8
🔹 18 листопада розпочинається онлайн-курс Object Detection with PyTorch
Що ви отримаєте від курсу:
1.Навчитеся будувати CNN або Convolutional neural network та застосовувати їх на різних зображеннях.
2. Зрозумієте, як використовувати CNN для практичних завдань візуального виявлення та розпізнавання.
3. Дізнаєтеся про різні алгоритми, такі як Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Реєстрація: https://bit.ly/359noRB
У суботу та неділю, 23-24 листопада, ми проводимо Machine Learning практикум.
Викладачі курсу розкажуть й покажуть, як створити ML моделі, зробити візуалізацію даних та імплементувати моделі у продукт. Курс розрахований на менеджерів та аналітиків, які хочуть краще розуміти дані, не заглиблюючись у програмування.
Більше інформації та квитки >>https://bit.ly/349KeYU
Залишилося 5 місць.
Викладачі курсу розкажуть й покажуть, як створити ML моделі, зробити візуалізацію даних та імплементувати моделі у продукт. Курс розрахований на менеджерів та аналітиків, які хочуть краще розуміти дані, не заглиблюючись у програмування.
Більше інформації та квитки >>https://bit.ly/349KeYU
Залишилося 5 місць.
Хто тут ще хотів розібратися з машинним навчанням до кінця року?)
Ми готуємо дводенний курс Machine Learning практикум, де викладачі навчать будувати ML моделі з мінімальним кодуванням.
Часу на роздуми залишилося мало, адже курс розпочнеться вже завтра. Місць залишилося теж мало — лише 2.
Реєструйтеся та приходьте навчатися: https://bit.ly/349KeYU
Ми готуємо дводенний курс Machine Learning практикум, де викладачі навчать будувати ML моделі з мінімальним кодуванням.
Часу на роздуми залишилося мало, адже курс розпочнеться вже завтра. Місць залишилося теж мало — лише 2.
Реєструйтеся та приходьте навчатися: https://bit.ly/349KeYU
Цьогоріч наша команда приєдналася до Щедрого вівторка 🙂
Разом Благодійним фондом "Крок вперед" ми хочемо допомогти з реабілітацією дітей. Й певні, що серед учасників нашої спільноти є чимало добрих людей.
Усі деталі на сайті:
https://ubb.org.ua/uk/project/5597/
Давайте разом допомагати маленьким людям зростати та розвиватися.
Разом Благодійним фондом "Крок вперед" ми хочемо допомогти з реабілітацією дітей. Й певні, що серед учасників нашої спільноти є чимало добрих людей.
Усі деталі на сайті:
https://ubb.org.ua/uk/project/5597/
Давайте разом допомагати маленьким людям зростати та розвиватися.
dobro.ua - головна платформа добрих справ в Україні
ЩВ: Маленькі кроки, Data Science UA | dobro.ua - головна платформа добрих справ в Україні
Data Science UA – команда, яка розвиває data science спільноту в Україні, допомагає бізнесу розвиватися та оптимізувати процеси, знайомить хороших людей один з одним і підтримує data science команди.
Найбільша цінність для спільноти та й не лише для неї…
Найбільша цінність для спільноти та й не лише для неї…
#DSUAдайджест
🔹 Snapchat разом з Одеським художнім музеєм створили лінзи для картин та «оживили» їх.
На картині Айвазовського «Ніч на Чорному морі» завдяки AR можна побачити як рухаються хмари та хвилі.
З лінзою для портрета Катерини ІІ можна дізнатися, що означають елементи на ній.
А ще одна лінза дозволяє побачити скульптури левів Йосифа Мормоне.
https://bit.ly/2rMTILy
🔹 Нейромережі у відеоконтенті. Генерують рухомі пейзажі, прибирають об'єкти, змушують танцювати людей на фото й замінюють обличчя людей у реальному часі. Як працює face swap на практиці та як бути з діпфейками у статті.
А ще з цікавого тут є інформація про круті українськи проекти – Reflect, що створює зображення з заміною облич, та Reface, що заміняє лице на відео
https://bit.ly/2sC5glD
🔹 Штучний інтелект та створення рекламних роликів. Хлопець навчив нейромережі на роликах Nike, створених протягом останніх семи років. Ось що вийшло, дивіться.
https://bit.ly/2LeRZG2
🔹ШІ може передбачити епілептичні напади за годину до нападу з 99,6% точністю.
Попередні системи аналізували мозкову діяльність за допомогою тесту ЕЕГ (електроенцефалограми), а потім застосовували прогнозну модель. Новий алгоритм робить ці дві дії одночасно.
https://engt.co/33DKxL1
Новини партнерів:
🔹❗️Встигніть зареєструватися на курс Object Detection with PyTorch зі знижкою 20% http://learnml.today/?rid=datascienceua
🔹SoftServe відкриває реєстрацію на участь в R&D Incubator, що стартує 16 грудня у Харкові. R&D Incubator Kharkiv - це інтенсивна технічна програма, покликана об’єднати студентів та розробників для роботи над спільними інноваційними проектами.
http://bit.ly/37pP8U7
🔹 Snapchat разом з Одеським художнім музеєм створили лінзи для картин та «оживили» їх.
На картині Айвазовського «Ніч на Чорному морі» завдяки AR можна побачити як рухаються хмари та хвилі.
З лінзою для портрета Катерини ІІ можна дізнатися, що означають елементи на ній.
А ще одна лінза дозволяє побачити скульптури левів Йосифа Мормоне.
https://bit.ly/2rMTILy
🔹 Нейромережі у відеоконтенті. Генерують рухомі пейзажі, прибирають об'єкти, змушують танцювати людей на фото й замінюють обличчя людей у реальному часі. Як працює face swap на практиці та як бути з діпфейками у статті.
А ще з цікавого тут є інформація про круті українськи проекти – Reflect, що створює зображення з заміною облич, та Reface, що заміняє лице на відео
https://bit.ly/2sC5glD
🔹 Штучний інтелект та створення рекламних роликів. Хлопець навчив нейромережі на роликах Nike, створених протягом останніх семи років. Ось що вийшло, дивіться.
https://bit.ly/2LeRZG2
🔹ШІ може передбачити епілептичні напади за годину до нападу з 99,6% точністю.
Попередні системи аналізували мозкову діяльність за допомогою тесту ЕЕГ (електроенцефалограми), а потім застосовували прогнозну модель. Новий алгоритм робить ці дві дії одночасно.
https://engt.co/33DKxL1
Новини партнерів:
🔹❗️Встигніть зареєструватися на курс Object Detection with PyTorch зі знижкою 20% http://learnml.today/?rid=datascienceua
🔹SoftServe відкриває реєстрацію на участь в R&D Incubator, що стартує 16 грудня у Харкові. R&D Incubator Kharkiv - це інтенсивна технічна програма, покликана об’єднати студентів та розробників для роботи над спільними інноваційними проектами.
http://bit.ly/37pP8U7
Вакансії тижня. Читайте опис та надсилайте резюме 😉
👉 Machine Learning Engineer (Middle and Senior)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/
👉 Computer Vision/Machine Learning Engineer(Middle to Senior)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/109276/
👉 Machine Learning Research Engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/108681/
👉 Data analytics Lead
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98856/
👉 Node.js Developer for Product company
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/105809/
Наша пошта cv@data-science.com.ua
👉 Machine Learning Engineer (Middle and Senior)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/
👉 Computer Vision/Machine Learning Engineer(Middle to Senior)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/109276/
👉 Machine Learning Research Engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/108681/
👉 Data analytics Lead
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98856/
👉 Node.js Developer for Product company
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/105809/
Наша пошта cv@data-science.com.ua
Продовжуємо робити добрі справи та допомагати дітям з реабілітацією разом з Благодійним фондом "Крок вперед".
Завдяки нашій спільноті ми вже зібрали понад 5 тис. грн. Але ціль – це 20 тис. грн. Збір коштів триває до 17 грудня 2019.
Зібрані кошти підуть на реабілітаційне обладнання – 2 парти-стійки для дітей з ДЦП і функціональне медичне ліжко.
https://ubb.org.ua/uk/project/5597/#
Дуже розраховуємо на вашу підтримку 🙂
Завдяки нашій спільноті ми вже зібрали понад 5 тис. грн. Але ціль – це 20 тис. грн. Збір коштів триває до 17 грудня 2019.
Зібрані кошти підуть на реабілітаційне обладнання – 2 парти-стійки для дітей з ДЦП і функціональне медичне ліжко.
https://ubb.org.ua/uk/project/5597/#
Дуже розраховуємо на вашу підтримку 🙂
dobro.ua - головна платформа добрих справ в Україні
ЩВ: Маленькі кроки, Data Science UA | dobro.ua - головна платформа добрих справ в Україні
Data Science UA – команда, яка розвиває data science спільноту в Україні, допомагає бізнесу розвиватися та оптимізувати процеси, знайомить хороших людей один з одним і підтримує data science команди.
Найбільша цінність для спільноти та й не лише для неї…
Найбільша цінність для спільноти та й не лише для неї…
23 грудня відбудеться курс «Математика Штучного Інтелекту» з Oleksandr Romanko, який є професором за сумісництвом в Університеті Торонто та УКУ, а також почесним директором програми МВАІ у Kyiv School of Economics. Олександр розповідатиме про практичну сторону застосування математики у Data Science та AI.
Усі зароблені гроші підуть на проєкт ветерана Андрія Букіна, випускника програми Kyiv School of Economics з підприємництва для ветеранів, на створення "Maker Space" у м. Суми де діти, ветерани і всі бажаючі зможуть попрацювати з деревом, металом і т.д.
Програма курсу:
- Огляд шкільної математики (функції, рівняння, похідні)
- Математика для статистики
- Математика алгоритмів оптимізації
- Математика для імітаційного аналізу
- Математика машинного навчання
- Математика нейронних мереж
Вартість квитка – 500 грн.
Кількість учасників обмежено.
Знижки:
5% — від 2 квитків
7% — від 3 квитків
10%— від 5 квитків
Усі зароблені гроші підуть на проєкт ветерана Андрія Букіна, випускника програми Kyiv School of Economics з підприємництва для ветеранів, на створення "Maker Space" у м. Суми де діти, ветерани і всі бажаючі зможуть попрацювати з деревом, металом і т.д.
Програма курсу:
- Огляд шкільної математики (функції, рівняння, похідні)
- Математика для статистики
- Математика алгоритмів оптимізації
- Математика для імітаційного аналізу
- Математика машинного навчання
- Математика нейронних мереж
Вартість квитка – 500 грн.
Кількість учасників обмежено.
Знижки:
5% — від 2 квитків
7% — від 3 квитків
10%— від 5 квитків
Facebook
Курс Олександра Романка «Математика Штучного Інтелекту»
Causes event in Kyiv, Ukraine by Data Science UA and Kyiv School of Economics on Monday, December 23 2019 with 205 people interested and 38 people going.
Всі, хто хотів підтягнути математику до 2020 року, приходьте на курс Олександра Романко «Математика Штучного Інтелекту» 23 грудня.
Курс буде корисним для усіх бажаючих, які знають як рахувати похідну, або колись чули про неї. Також для усіх, хто прагне зрозуміти як оптимізаційні моделі, статистика, алгоритми машинного навчання і нейронні мережі використовують математику на прикладах практичних кейсів в Python. Знання Python не обов'язкове для розуміння прикладів.
Квитки: https://bit.ly/2svgk3A
Залишилося 25 квитків.
Курс буде корисним для усіх бажаючих, які знають як рахувати похідну, або колись чули про неї. Також для усіх, хто прагне зрозуміти як оптимізаційні моделі, статистика, алгоритми машинного навчання і нейронні мережі використовують математику на прикладах практичних кейсів в Python. Знання Python не обов'язкове для розуміння прикладів.
Квитки: https://bit.ly/2svgk3A
Залишилося 25 квитків.
teeko.io
Курс Олександра Романко «Математика Штучного Інтелекту»
Київ23 грудня 2019 р.23 грудня відбудеться курс «Математика Штучного Інтелекту» з Олександром Романко, який є професором за сумісництвом в Університеті Торонто та УКУ, а також почесним директором програми МВАІ у Kyiv School of Economics. Олександр розповідатиме…
Підбиваємо підсумки 2019 року 🙃
Ми створили опитувальник, щоб дізнатися рівень зарплат у дата саєнтистів в Україні. Заповніть, будь ласка, анонімну форму. А ми пізніше поділимося результатами, щоб ви могли точніше оцінити себе та рівень своєї винагороди.
Ми створили опитувальник, щоб дізнатися рівень зарплат у дата саєнтистів в Україні. Заповніть, будь ласка, анонімну форму. А ми пізніше поділимося результатами, щоб ви могли точніше оцінити себе та рівень своєї винагороди.
#DSUAдайджест
🔹 Перелік 10 кращих мов програмування для дата саєнтистів на 2020 рік.
https://bit.ly/2sbnY3t
🔹 14 open-source проектів для прокачки Data Science майстерності 😉 Для початківців, мідлів та просунутих дата саєнтистів.
https://bit.ly/2Q41wkA
🔹 Завтра будемо згадувати математику та освоювати машинне навчання. Встигніть зареєструватися на Курс Олександра Романка «Математика Штучного Інтелекту», залишилося лише 3 місця!
Реєстрація за посиланням: https://bit.ly/2svgk3A
🔸 Ми створили опитувальник, щоб дізнатися рівень зарплат у дата саєнтистів в Україні. Будемо вдячні, якщо ви залишите свої відповіді 😊. Ми пізніше поділимося результатами, щоб ви могли точніше оцінити себе та рівень своєї винагороди.
Посилання на анкету: https://bit.ly/34OjUUa
Анонс партнера
🔹 13 січня в Києві стартує новий набір на курс Data Science
https://cutt.ly/frqsn21 в DEV Republik!
Протягом цього часу ви отримаєте:
- досвід використання комп'ютерних мов (Python, SQL та ін.) для маніпулювання даними та отримання інформації з великих наборів даних
- глибоке знання основ машинного навчання
- інтелектуальний аналіз даних та статистичне прогнозоване моделювання
- досвід застосування цих методів для вирішення реальних проблем
- досвід застосування і надання аналітичних моделей і рішень
🔹 Перелік 10 кращих мов програмування для дата саєнтистів на 2020 рік.
https://bit.ly/2sbnY3t
🔹 14 open-source проектів для прокачки Data Science майстерності 😉 Для початківців, мідлів та просунутих дата саєнтистів.
https://bit.ly/2Q41wkA
🔹 Завтра будемо згадувати математику та освоювати машинне навчання. Встигніть зареєструватися на Курс Олександра Романка «Математика Штучного Інтелекту», залишилося лише 3 місця!
Реєстрація за посиланням: https://bit.ly/2svgk3A
🔸 Ми створили опитувальник, щоб дізнатися рівень зарплат у дата саєнтистів в Україні. Будемо вдячні, якщо ви залишите свої відповіді 😊. Ми пізніше поділимося результатами, щоб ви могли точніше оцінити себе та рівень своєї винагороди.
Посилання на анкету: https://bit.ly/34OjUUa
Анонс партнера
🔹 13 січня в Києві стартує новий набір на курс Data Science
https://cutt.ly/frqsn21 в DEV Republik!
Протягом цього часу ви отримаєте:
- досвід використання комп'ютерних мов (Python, SQL та ін.) для маніпулювання даними та отримання інформації з великих наборів даних
- глибоке знання основ машинного навчання
- інтелектуальний аналіз даних та статистичне прогнозоване моделювання
- досвід застосування цих методів для вирішення реальних проблем
- досвід застосування і надання аналітичних моделей і рішень
Чотири вакансії від Data Science UA та основні вимоги до кандидатів.
🔹 Node.js Developer for Product company
Required skills
• Have development experience especially Node.js, PostgreSQL, Unix, Git.
• Have knowledge of good database design and query optimization;
• Have good experience with Promise/A+; async/await is must.
🔹 Game Analyst
• The desire and ability to play casual games;
• Knowledge and practical application of the basic tools for analyzing the behavior of players;
• Knowledge and practice of the basic game metrics;
• Knowledge of Excel, SQL.
🔹 Computer Vision/Machine Learning Engineer
• Strong academic or industry background on computer vision including image processing;
• Strong ability to write to write high quality code in Python;
• Strong understanding of machine learning: you should be familiar with the process (data collection, training, evaluation, and making iterative improvements) of building effective learning systems;
• Proficient in TensorFlow and PyTorch.
🔹 Machine Learning Engineer
• 3-5 years of software engineering experience;
• Experience working with machine learning frameworks such as TensorFlow, Caffe2, PyTorch, Spark ML, scikit-learn, or related frameworks;
• Experience working with distributed systems;
• Strong understanding of machine learning approaches and algorithms.
Надсилайте резюме на пошту cv@data-science.com.ua 📨
🔹 Node.js Developer for Product company
Required skills
• Have development experience especially Node.js, PostgreSQL, Unix, Git.
• Have knowledge of good database design and query optimization;
• Have good experience with Promise/A+; async/await is must.
🔹 Game Analyst
• The desire and ability to play casual games;
• Knowledge and practical application of the basic tools for analyzing the behavior of players;
• Knowledge and practice of the basic game metrics;
• Knowledge of Excel, SQL.
🔹 Computer Vision/Machine Learning Engineer
• Strong academic or industry background on computer vision including image processing;
• Strong ability to write to write high quality code in Python;
• Strong understanding of machine learning: you should be familiar with the process (data collection, training, evaluation, and making iterative improvements) of building effective learning systems;
• Proficient in TensorFlow and PyTorch.
🔹 Machine Learning Engineer
• 3-5 years of software engineering experience;
• Experience working with machine learning frameworks such as TensorFlow, Caffe2, PyTorch, Spark ML, scikit-learn, or related frameworks;
• Experience working with distributed systems;
• Strong understanding of machine learning approaches and algorithms.
Надсилайте резюме на пошту cv@data-science.com.ua 📨
#DSUAдайджест
🔹 YouTube випустив серіал "The Age of A.I." про те, як штучний інтелект змінює наше життя.
Подивитися перші серії можна тут:
https://bit.ly/2tb1GyX
🔹 Програмою MeetFrank вже користується 265 000 користувачів та 4500 компаній. А зараз MeetFrank збирається виходити на український ринок.
MeetFrank використовує чат-бота та AI, щоб пропонувати кандидатам найбільш релевантні вакансії на основі їх навичок, досвіду та очікувань щодо зарплати.
https://bit.ly/2Q5INX9
🔹 Цукерберг відмовлявся давати інтерв'ю The Guardian, тому останні вирішили створити Цукербота, який би й дав інтерв'ю виданню.
Бота навчали на інтерв'ю, виступах, публікаціях у блозі Марка Цукерберга за останні три роки.
https://bit.ly/2ZxY5Hn
🔸 Передноворічні дні перетворюють робочі будні на кількагодинні ліньки. І замість того, щоб просто гортати стрічку новин у Фейсбуці чи Інстаграмі, ви можете погортати наш опитувальник та допомогти зібрати інформацію про рівень зарплат у Data Scientists )
А ми на початку нового року поділимося з вами інформацією!
Посилання на анкету: https://bit.ly/34OjUUa
🔹 YouTube випустив серіал "The Age of A.I." про те, як штучний інтелект змінює наше життя.
Подивитися перші серії можна тут:
https://bit.ly/2tb1GyX
🔹 Програмою MeetFrank вже користується 265 000 користувачів та 4500 компаній. А зараз MeetFrank збирається виходити на український ринок.
MeetFrank використовує чат-бота та AI, щоб пропонувати кандидатам найбільш релевантні вакансії на основі їх навичок, досвіду та очікувань щодо зарплати.
https://bit.ly/2Q5INX9
🔹 Цукерберг відмовлявся давати інтерв'ю The Guardian, тому останні вирішили створити Цукербота, який би й дав інтерв'ю виданню.
Бота навчали на інтерв'ю, виступах, публікаціях у блозі Марка Цукерберга за останні три роки.
https://bit.ly/2ZxY5Hn
🔸 Передноворічні дні перетворюють робочі будні на кількагодинні ліньки. І замість того, щоб просто гортати стрічку новин у Фейсбуці чи Інстаграмі, ви можете погортати наш опитувальник та допомогти зібрати інформацію про рівень зарплат у Data Scientists )
А ми на початку нового року поділимося з вами інформацією!
Посилання на анкету: https://bit.ly/34OjUUa
