Split Tech City je zajednica sastavljena od tvrtki, udruga, institucija, meetupa i pojedinaca koji su posvećeni razvoju tehnološkog sektora u Splitu i regiji.

Postani član

ML/AI Split: Ideje u pozadini generativnih modela za slike i video

Na novom izdanju ML/AI meetupa naučit ćemo kako funkcioniraju varijacijski…
Prijavi se

Podijeli s prijateljima

Na novom izdanju ML/AI meetupa naučit ćemo kako funkcioniraju varijacijski autoenkoderi, koji su ideja u pozadini generativnih modela za slika i video.

Predavanje će održati Gabrijel Boduljak, budući doktorand na Oxfordu. Gabrijel je završio preddiplomski studij matematike i računarstva na Sveučilištu u Edinburghu, a diplomirao je naprednu računalnu znanost na Oxfordu.

Meta, JPMorgan i InstaDeep su neki od njegovih bivših poslodavaca, dok svoj put nastavlja kao doktorand na Oxfordu, gdje će se njegov rad fokusirati na samonadzirano učenje i generativne modele za prostor (3D), što će biti i tema njegovog doktorata.

Današnji generativni modeli za podatke poput slika i videa su vrlo skupi za treniranje direktno na izvornim podacima, čak i za velike organizacije. Gotovo svaki napredni generativni model za slike ili video sadrži neku varijantu varijacijskih autoenkodera. Varijacijski autoenkoderi su iznimno elegantni i generalni algoritmi koji automatski uče temeljne karakteristike podataka bez potrebe za nadzorom, a također omogućuju brzo generiranje novih podataka sličnih izvornima. Koristeći sažete opise podataka naučene varijacijskim autoenkoderom, moguće je značajno smanjiti trošak treninga naprednijih generativnih modela i generirati nove podatke bez gubitka u kvaliteti.

Iako su stari 10 godina, varijacijski autoenkoderi (VAE) se i dalje široko koriste. Temeljne ideje iza njih omogućile su razvoj mnogih drugih modela u raznim domenama. Zbog toga je rad koji je predstavio varijacijske autoenkodere dobio Test of Time Award na ovogodišnjem ICLR-u.

Od početka ćemo uvesti sve pojmove potrebne za shvaćanje kao što su:

  • Što je uopće autoenkoder?
  • Kako varijacijski autoenkoderi uče?
  • Zašto varijacijski autoenkoderi smanjuju trošak generiranja novih podataka?

Osim toga, Gabrijel će nam pokazati implementaciju varijacijskih autoenkodera pomoću PyTorcha.

Naučit ćemo kako nenadzirano naučiti klasificirati slike, kako stvarati nove slike, kako možemo mijenjati slike, i to sve kroz primjere.

Ovo je prvo od više predavanja kroz koja ćemo naučiti kako u pozadini funkcioniranu neki od modernih modela umjetne inteligencije koje svakodnevno koristimo.

Ako vam sva pitanja ne budu odgovorena, nakon predavanja ćete ih imati priliku postaviti uz pizze i piće. Imat ćete priliku umrežiti se s istomišljenicima, razmijeniti ideje i iskustva te steći uvide od stručnjaka iz industrije.

Vidimo se u četvrtak, 20.6.2024., na odličnom mjestu za networking i stjecanje novih znanja – u PICS-u na splitskom FESB-u, s okupljanjem u 18.45 sati!

Znaš za neki događaj koji nam je promakao?
Dojavi nam da dopunimo kalendar!