VisionLabs провел международный онлайн саммит Machines Can See
VisionLabs провел четвертый ежегодный саммит по искусственному интеллекту, компьютерному зрению и машинному обучению Machines Can See в онлайн формате 8-10 июня.
Саммит в этом году собрал более 4500 уникальных зрителей, что в три раза больше прошлогоднего показателя офлайн-формата. Среднее время просмотра – более двух часов.
В рамках саммита Machines Can See 2020 выступило 14 спикеров из России, США, Франции и Чехии.
В рамках саммита Machines Can See 2020 ведущие мировые ученые из научных лабораторий CMU, Georgia Tech, Inria, Facebook, Google, Intel, Samsung и Yandex поделились последними результатами и актуальными научными идеями по трем основным направлениям:
- Нейронные сети и глубокое обучение для распознавания изображений и видео
- Навигация, автономное вождение и робототехника
- Генерация нейронных изображений и анимированные человеческие аватары
Каждый из трех дней выступлений закончился живой дискуссией на которой спикеры рассказали о своем видении будущего ИИ, обсудили фундаментальные проблемы развития и масштабирования методов машинного обучения и компьютерного зрения, затронули применение ИИ в робототехнике и копьютерной графике, а так же обсудили вопросы этики и применения ИИ в повседневной жизни.
Спикеры и темы саммита Machines Can See 2020:
- Корделия Шмид (INRIA/Google) – «Анализ и понимание видео»
- Лоренс ван дер Маатен (Facebook) – «От визуального распознавания к визуальному пониманию»
- Джозеф Сивич (INRIA / CTU) – «Обучение со слабой разметкой в задачах визуального распознавания»
- Владлен Колтун (Intel) – «Машины, способные видеть в реальном мире»
- Дева Раман (CMU / Argo AI) – «Зрение автономных роботов в реальном мире»
- Владлен Колтун (Intel) – «Машины, способные видеть в реальном мире»
- Джеймс Хейс (Georgia tech) – «Тепловидение для понимания захвата»
- Абхинав Гупта (CMU / Facebook) – «На пути к самообучающимся любопытным роботам»
- Ясир Шейх (CMU / Facebook) – «Фотореалистичное телеприсутствие»
- Виктор Лемпицкий (Samsung / Skoltech) – «Генерация аватаров по нескольким примерам»
- Артем Бабенко (Yandex) – «Поиск интерпретируемых направлений в пространстве признаков генеративных нейросетевых моделей без использования размеченных данных
- Абхинав Гупта (CMU / Facebook) – «На пути к самообучающимся любопытным роботам»