#
Событие посвященное выходу 2 части курса

В связи с выходом второй части курса мы организовали живую встречу с двумя днями выступлений перед спринтом по доработке. Если вы пропустили это мероприятие, вы можете просмотреть все выступления, которые перечислены ниже!

##
День 1: Высокоуровневое представление о трансформерах и о том, как их обучать

Томас Вульф: Трансферное обучение и рождение библиотеки Transformers

Томас Вольф - соучредитель и главный научный директор компании Hugging Face. Инструменты, созданные Томасом Вольфом и командой Hugging Face, используются более чем в 5 000 исследовательских организаций, включая Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Институт искусственного интеллекта Аллена, а также большинство университетских факультетов. Томас Вольф является инициатором и старшим председателем крупнейшей исследовательской коллаборации, когда-либо существовавшей в области искусственного интеллекта: “BigScience”, а также набора широко используемых библиотек и инструментов. Томас Вольф также является активным преподавателем, идейным лидером в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка и постоянным приглашенным докладчиком на конференциях по всему миру https://thomwolf.io.

Джей Аламмар: Легкое визуальное введение в модели трансформеры

Благодаря своему популярному блогу Джей помог миллионам исследователей и инженеров наглядно понять инструменты и концепции машинного обучения - от базовых (заканчивая документами по NumPy, Pandas) до самых современных (Transformers, BERT, GPT-3).

Маргарет Митчелл: О ценностях в разработке ML

Маргарет Митчелл - исследователь, работающий в области этики ИИ. В настоящее время она занимается вопросами разработки ИИ с учетом этических норм в технологиях. Она опубликовала более 50 работ по генерации естественного языка, ассистивным технологиям, компьютерному зрению и этике ИИ, а также имеет множество патентов в области генерации диалогов и классификации настроений. Ранее она работала в Google AI в качестве штатного научного сотрудника, где основала и возглавила группу Google Ethical AI, которая занималась фундаментальными исследованиями в области этики ИИ и операционализацией этики ИИ внутри Google. До прихода в Google она работала исследователем в Microsoft Research, занимаясь вопросами создания компьютерного зрения и языка, а также была постдокторантом в Университете Джонса Хопкинса, занимаясь байесовским моделированием и извлечением информации. Она получила докторскую степень в области компьютерных наук в Абердинском университете и степень магистра в области вычислительной лингвистики в Вашингтонском университете. В период с 2005 по 2012 год она также работала в области машинного обучения, неврологических расстройств и вспомогательных технологий в Орегонском университете здоровья и науки. Она была инициатором ряда семинаров и инициатив на пересечении многообразия, инклюзивности, компьютерных наук и этики. Ее работа была отмечена наградами министра обороны Эша Картера и Американского фонда поддержки слепых, а также была внедрена несколькими технологическими компаниями. Она любит садоводство, собак и кошек.

Мэттью Уотсон и Чэнь Цянь: Рабочие процессы NLP с Keras

Мэтью Уотсон - инженер по машинному обучению в команде Keras, специализирующийся на высокоуровневых API для моделирования. Он изучал компьютерную графику в бакалавриате и получил степень магистра в Стэнфордском университете. Получив английское образование, он выбрал компьютерную науку, но очень любит работать с разными дисциплинами и делать NLP доступным для широкой аудитории.

Чен Цянь - инженер-программист из команды Keras, специализирующийся на высокоуровневых API для моделирования. Чен получил степень магистра электротехники в Стэнфордском университете и особенно интересуется упрощением имплементации в коде задач ML и крупномасштабным ML проектов.

Марк Саруфим: Как обучить модель с помощью Pytorch

Марк Саруфим - инженер-партнер компании Pytorch, работающий над производственными инструментами OSS, включая TorchServe и Pytorch Enterprise. В прошлом Марк был прикладным ученым и менеджером по продуктам в Graphcore, yuri.ai, Microsoft и NASA’s JPL. Его главная страсть - сделать программирование более увлекательным.

Якоб Ушкорейт: Не сломалось, так не чини! Давай сломаем)

Якоб Ушкорейт - соучредитель компании Inceptive. Inceptive разрабатывает молекулы РНК для вакцин и терапевтических препаратов, используя крупномасштабное глубокое обучение в тесной связке с результативными экспериментами, с целью сделать лекарства на основе РНК более доступными, эффективными и широко применимыми. Ранее Якоб более десяти лет работал в Google, возглавляя группы исследований и разработок в Google Brain, Research and Search, работая над основами глубокого обучения, компьютерным зрением, пониманием языка и машинным переводом.

##
День 2: Инструменты, которые следует использовать

Льюис Танстолл: Простое обучение с 🤗 Transformers Trainer

Льюис - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимающейся разработкой инструментов с открытым исходным кодом и делающий их доступными для широкого круга пользователей. Он также является соавтором книги O’Reilly Natural Language Processing with Transformers. Вы можете следовать за ним в Twitter (@_lewtun) для получения советов и рекомендаций по NLP!

Мэтью Кэрриган: Новые функции TensorFlow для 🤗 Transformers и 🤗 Datasets

Мэтт отвечает за поддержку TensorFlow в Transformers и в конечном итоге возглавит переворот против действующей фракции PyTorch, который, вероятно, будет координироваться через его аккаунт в Twitter @carrigmat.

Лисандр Дебю: Hugging Face Hub как средство для совместной работы и обмена проектами по машинному обучению

Лисандр - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, где он участвует во многих проектах с открытым исходным кодом. Его цель - сделать машинное обучение доступным для всех, разрабатывая мощные инструменты с очень простым API.

Люсиль Сольнье: Получите свой собственный токенизатор с помощью 🤗 Transformers & 🤗 Tokenizers

Люсиль - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимается разработкой и поддержкой использования инструментов с открытым исходным кодом. Она также активно участвует во многих исследовательских проектах в области обработки естественного языка, таких как коллаборативное обучение и BigScience.

Сильвен Гуггер: Ускорьте цикл обучения PyTorch с помощью 🤗 Accelerate

Сильвен - инженер-исследователь в Hugging Face, один из основных сопровождающих 🤗 Transformers и разработчик 🤗 Accelerate. Ему нравится делать обучение моделей более доступным.

Мерве Ноян: Демонстрируйте свои демо моделей с помощью 🤗 Spaces

Мерве - сторонник разработчиков (developer advocate) в Hugging Face, занимается разработкой инструментов и созданием контента для них, чтобы сделать машинное обучение демократичным для всех.

Абубакар Абид: Быстрое создание приложений машинного обучения

Абубакар Абид - CEO компании Gradio. В 2015 году он получил степень бакалавра наук по электротехнике и информатике в Массачусетском технологическом институте, а в 2021 году - степень доктора наук по прикладному машинному обучению в Стэнфорде. В качестве генерального директора Gradio Абубакар работает над тем, чтобы облегчить демонстрацию, отладку и развертывание моделей машинного обучения.

Матье Десве: AWS ML Vision: Сделать машинное обучение доступным для всех пользователей

Энтузиаст технологий, в свободное время занимаюсь творчеством. Мне нравятся задачи и решение проблем клиентов и пользователей, а также работа с талантливыми людьми, чтобы учиться каждый день. С 2004 года я работаю на разных должностях, начиная с фронтенда, бэкенда, инфраструктуры, заканчивая операциями и управлением. Стараюсь оперативно решать общие технические и управленческие вопросы.

Филипп Шмид: Управляемое обучение с Amazon SageMaker и 🤗 Transformers

Филипп Шмид - инженер по машинному обучению и технический руководитель в Hugging Face, где он возглавляет сотрудничество с командой Amazon SageMaker. Он увлечен демократизацией и производством передовых моделей NLP и повышением простоты использования Deep Learning.

Update on GitHub