Где получить практику по генеративным моделям

Вчера мы провели открытую лекцию, на которой рассказали про актуальные технологии из сферы генеративного Comupter Vision, почему эта область стала такой популярной и где применяют GenCV помимо генерации изображений для развлечения.

Недавно мы писали, что генеративный CV стал применяться в медицине, промышленности, дизайне и других областях. Это привело к тому, что появляется больше вакансий, где умение работать с генеративными моделями упоминают в требованиях или пожеланиях к кандидату.

Поэтому мы создали курс GenCV, который поможет DL-инженерам разобраться в области генеративного CV: изучить необходимую теорию и научиться решать задачи на практике.

На курсе вы:
🔹узнаете, как устроены SOTA модели и подходы
🔹научитесь тюнить генеративные модели
🔹разберётесь со Stable Diffusion и экосистемой вокруг
🔹освоите super-resolution, image editing/inpainting, face restoration, text2image
🔹а также более комплексные задачи: генерацию видео и виртуальную примерку

Курс длится 3 месяца. Старт 6 июня

После программы вы сможете собеседоваться в генеративные команды, решать новые интересные задачи, повысить свою ценность на рынке и быть в курсе актуальных технологий

Присоединяйтесь к обучению по скидке до 5 июня!

Подробнее о программе, спикерах, тарифах и скидках читайте на сайте программы!

Если у вас возникают вопросы или трудности, то пишите нам в поддержку в Телеграм.

Качество данных с Evidently

В новой статье мы познакомимся с Evidently — библиотекой для python, которая позволит значительно ускорить анализ качества данных.

Рассмотрим воображаемый, но приближенный к реальности пример и расскажем, как:
- быстро сделать отчет о корреляциях, значениях фичей и перформансе моделей
- задетектить data drift
- и написать тесты на данные

Читайте нашу статью по ссылке: https://www.notion.so/deepschool-pro/Evidently-1ae04b810d5e4177abea0891c505bb33?pvs=4

Введение в диффузионные модели

Диффузионные модели сейчас активно используются в самых разных задачах: при генерации изображений, видео, 3D-моделей, музыки и многих других. Но что же такое диффузионные модели, и какая математика скрывается за этим процессом?

В новом посте вы:
- узнаете, что такое диффузионные модели
- разберётесь, как они соотносятся со score matching'ом
- поймёте, как связаны вариационные автокодировщики и стохастические дифференциальные уравнения с диффузией

Будет сложно, но интересно! 🙂

Читайте нашу статью по ссылке!

И подписывайтесь на DeepSchool

Всем привет! Как и обещал, версия лекции на русском.
Рассказ о том зачем запускать модели на NPU-шках, какие NPU-шки есть и какие общие проблемы и лайфхаки присутствуют.
https://www.youtube.com/watch?v=mjHn3qzQ738

Что CV Rocket даёт инженерам

Хотим поделиться результатами некоторых выпускников CV Rocket.

🙋‍♀️Анна: вылезла из ноутбуков и нашла работу
🙋‍♂️Булат: улучшил метрики в текущих задачах
🙋Матвей: перетащил к себе инструменты, уже устроился на новую позицию в другой компании

Подробнее отзывы ребят можно прочитать на сайте, они поделились, какие были сомнения перед обучением, что было самым сложным на курсе и что понравилось больше всего.

Ещё 100+ инженерам мы помогли поднять уверенность в себе, систематизировать работу, поменять компанию и углубить знания в CV и продуктовой разработке.

В июле стартует уже 8 поток CV Rocket.
На этой неделе у вас есть возможность присоединиться с самой большой скидкой.

Переходите на сайт и записывайтесь на консультацию. На ней мы поговорим про ваш путь и цели в карьере, чтобы определить, подходит ли вам программа. Если решите присоединиться к обучению, то мы дадим возможность сделать это на самых выгодных условиях.

Запишитесь на консультацию до 16 июня и получите скидку 17%.

А для всех остальных мы скоро проведём открытую лекцию, на которой вы сможете взять для себя несколько инструментов, которые уже сейчас позволят автоматизировать работу и освободить своё время. Ждите анонс!

Cимметрия в нейронных сетях

Симметрия используется повсюду. Например, в естественных науках симметрия — мощнейший математический инструмент, который позволяет значительно упрощать расчеты, учитывая при этом суть задачи.

В этой статье мы:
- познакомимся с теорией групп — универсальным языком симметрии
- поймём, почему при проектировке нейронных сетей нужно учитывать симметрию
- научимся строить нейронные сети, учитывающие симметрию

Читайте новую статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/C-b3d62057b07e4a09bd2ce3dc40b31451?pvs=4

Мы ищем преподавателей!

Если у вас 3+ года опыта в индустрии, вы хотите пообщаться с другими практикующими инженерами, вместе поработать и перенять опыт, присоединяйтесь к нашей команде!

Мы ищем преподавателей на 2 курса:
— Ускорение нейросетей
— LLM

1️⃣ Ускорение нейросетей
Мы изменили программу и ищем 2-ух спикеров, кто знаком с запуском сетей на IOS и Android.
Если у вас есть такой опыт, заполните, пожалуйста, эту форму

2️⃣ LLM
Летом мы анонсируем новый курс по большим языковым моделям, а пока расширяем команду преподавателей.
Если вы работали с LLM, заполните, пожалуйста эту форму

Что мы даём:
— доступ ко всем курсам школы: можно приходить на лекции, задавать вопросы, сдавать домашки и получать ревью
— оплату за подготовку материалов
— оплату за лекции и ревью заданий
— редактор поможет с текстами
— а дизайнер нарисует красивую презентацию

Что мы ждём от вас:
— опыт в индустрии/ресёрче от 3 лет
— опыт работы с темой лекции от 1 года

Форма для преподавателей по запуску сетей на IOS или Android

Форма для преподавателей по LLM

CLIP4STR

Мультимодальные модели прочно входят в современные практические пайплайны многих решений на базе LLM. В области OCR их появление было ожидаемым: такие модели при обучении применяют не только картинки, но и текст. А если речь заходит об одновременном использовании картиночных и текстовых фичей — в обязательном порядке появляется CLIP.

В этой статье мы:
- узнаем, как можно использовать CLIP для задачи OCR
- разберём архитектуру новой SOTA для распознавания текста
- и ещё раз убедимся, что мультимодальность — сила

Читайте нашу статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/CLIP4STR-2f451ad6ab8c4041a11b426049edcd53?pvs=4

Добавляем контроль к диффузии

Диффузионные модели — мощный инструмент для решения генеративных задач со сложной структурой доменных данных. Большинство таких моделей генерируют или редактируют изображения по текстовому описанию. Но часто для нужного результата одного текста бывает недостаточно. Поэтому сообщество разработало подходы, расширяющие возможности работы моделей с другими видами условий. Более того, часть из них не требует полного переобучения модели с нуля.

В новой статье мы рассмотрим:
- виды дополнительных условий для генерации диффузионных моделей
- способы их добавления в диффузионную модель
- правильную инициализацию весов в их сходимости

Читайте нашу статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/4cf54592070c4ab4b5ed673a242267d6?pvs=4