Серия международных митапов
RecSys by Sber

Обсудим одну из самых трудоёмких и сложных задач этого направления — задачи синтеза изображений и видео по текстам на естественном языке и основные подходы к их решению. В первой части доклада поговорим о генерации изображений. Подробно обсудим основные методы и архитектуры для её решения, на каких данных такие архитектуры обычно учатся, поговорим о метриках для оценки качества генераций. Также поговорим о развитии моделей Kandinsky: от трансформерных архитектур (Malevich, Kandinsky 1.0) до диффузионных (Kandinsky 2.X и 3.X). Поговорим про ключевые результаты последних релизов моделей Kandinsky 2.1 и 2.2, обсудим планы развития линейки моделей Kandinsky. Во второй части доклада затронем задачу генерации видео по текстовому описанию, основные трудности обучения моделей и способы оценки их качества. Немного поговорим и о нашей новой модели генерации видео: Video-Kandinsky.

Расскажу о процессе разработки рекомендательных систем в Оkkо, требованиях к архитектуре и необходимых компонентах для эффективной реализации исследований. А также — об особенностях доменной области онлайн-кинотеатров.

Дмитрий анонсирует соревнование и подробно расскажет, как принять в нём участие и почему это будет интересно

Мы регулярно сталкиваемся с тем, что на работе помимо написания кода приходится заниматься огромным количеством операционной рутины — ходить на встречи, писать отчеты, придумывать себе цели для развития и т.д. И как будто бы нет средства для избежания такой напасти — ни в корпорациях, ни в стартапах. К счастью, последнее время все только и говорят о революции нейросетей, но почему-то только в разрезе замены специалистов в целом. А мне бы в докладе наоборот хотелось обсудить, как можно переложить рутинные и операционные задачи на плечи искусственного интеллекта, освобождая время для более творческих и интересных проблем, которые приносят удовлетворение и радость от занятия любимым делом.