22 June 2015

Хакатон по глубинному обучению (deep learning)

ProgrammingData MiningMachine learning
Глубокое обучение (deep learning) бурно развивается, и стабильно растёт список новых прорывов и областей его применения (обработка изображений, распознавание речи, обучение с подкреплением, нейромашинный перевод, вычислительная фармацевтика 1 и 2 и далее). Как следствие, крупнейшие мировые IT-компании (Google, Facebook, Baidu и многие другие) продолжают активно внедрять технологии глубокого обучения, создавая новые рабочие места.

Тем временем, возникает настойчиво поддерживаемая журналистами иллюзия, что вот-вот технологии глубокого обучения решат проблему создания искусственного интеллекта [1, 2, 3, 4]. Но реальность такова, что круга нерешённых задач хватит ещё на много диссертаций (см. презентация Я. Лекуна (Yann LeCun) на CVPR15, заметка Ю. Шмидтхубера (Jürgen Schmidhuber), пост Б. Гёртцеля (Ben Goertzel), уже упомянутые в статье на Хабре работы Дж. Хинтона (Geoffrey Hinton)). Осознавая этот факт, специалисты в машинном обучении стремятся повысить свою квалификацию; как показатель, на 100 мест в летней школе по глубокому обучению Ёшуа Бенжио (Yoshua Bengio) в этом году было более 600 заявок.

Наверно, не многие из читателей Хабра имели возможность попасть на школу Ё. Бенжио, однако, получить опыт и знания по глубокому обучению можно будет в процессе интенсивного недельного соревнования (хакатона), которое пройдет в Москве в июле. У участников хакатона будет возможность прослушать лекции от ведущих мировых специалистов, применить полученные навыки на практике и выиграть призы.



Мероприятие будет проходить на базе Московского физико-технического института с 19 по 25 июля и при поддержке многих компаний (см. картинки на сайте), и на него приглашаются старшекурсники, аспиранты, молодые ученые и профессионалы IT отрасли со всей России. Для участия в хакатоне будет отобрано от 30 до 50 человек, которые соберутся в команды по 3-4 человека.

Основные цели хакатона: объединить людей, интересующихся машинным обучением и проблемой ИИ, в интенсивном режиме получить современные знания и практически применить их в попытке побить мировые рекорды.

Перед командами будет поставлена задача разработать алгоритм, способный самостоятельно обучиться играть в любую из компьютерных ретро-игр Atari. Данная постановка определяется тем, что одним из наиболее перспективных направлений в области ИИ является построение нейросетевых алгоритмов, способных не только “распознавать”, но и “понимать”. В январе этого года команда DeepMind (Google) опубликовала статью в престижном научном журнале Nature, в которой лучший мировой результат в разработке универсального алгоритма обучения с подкреплением был получен с применением deep learning. Это всего лишь один из первых шагов на пути к нейросетям, способным управлять средой вокруг себя и при этом учиться.

В работе участникам помогут ведущие мировые специалисты, которые прочтут в МФТИ (в “живую” и удаленно) серию лекций о последних достижениях в области машинного обучения. Список лекторов смотри на сайте хакатона, а то, о чем они будут рассказывать, как правило, уже лежит на их персональных страницах.

Краткое расписание мероприятия

Воскресенье: сбор участников, организационное собрание, формирование команд, настройка окружения, вводная лекция и первый ночной запуск расчёта.

Понедельник-Пятница: обсуждение промежуточных результатов, программирование новых решений, выработанных в команде, лекции, запуск расчетов.

После недельной разработки, команды, чьи алгоритмы покажут лучшие результаты, будут участвовать в финальном турнире “Hack the Game! Day”, который пройдет 25 июля в субботу на площадке Политехнического музея на ВДНХ. И, конечно же, командам-победителям будут вручены призы.

“Hack the Game! Day” планируется, как открытый праздник для всех интересующихся играми и искусственным интеллектом. На нем лучшие команды представят свои результаты посетителям и расскажут, при помощи каких алгоритмов эти результаты получены, а посетители смогут посоревноваться с ботами команд.

Заявки на участие в хакатоне DeepHack.Game принимаются до 1 июля 2015 г.

Всем участникам будет предоставлено проживание и вычислительные ресурсы. Но свой ноутбук надо принести с собой.
Only registered users can participate in poll. Log in, please.
Интересна ли вам тема глубокого обучения?
9.01% Я работаю в области глубокого обучения 10
70.27% Я собираюсь начать работать в области глубокого обучения 78
20.72% Я не собираюсь работать в области глубокого обучения 23
111 users voted. 33 users abstained.
Tags:машинное обучениеобучение с подкреплениемхакатон
Hubs: Programming Data Mining Machine learning
+8
10.4k 54
Comments 9
Popular right now
Специалист по машинному обучению (Machine Learning)
from 20,000 to 60,000 ₽БастионМоскваRemote job
Senior ML Engineer
from 4,000 to 5,500 $HyprrRemote job
Data Scientist
from 150,000 to 300,000 ₽NZT GroupМосква
Middle/Senior Software Engineer
from 100,000 ₽dicehub GmbH - GermanyRemote job
Senior Data Engineer (remote)
from 5,000 $WhiskRemote job