#AI_в_действии Как правильно изучать DS. Что нужно знать всем и помогает ли теория в работе

Спешим поделиться вторым выпуском нашего подкаста “AI в действии”, где говорим о свежих новостях в мире DS, о трендах и о том, как наука может найти свое применение в бизнесе.

Ведущий подкаста — Петр Лукьянченко, руководитель ML-департамента в eсom.teсh.

Гостем выпуска стал Юрий Дорн, руководитель программы AI Masters в Институте ИИ МГУ.

В выпуске мы рассуждали о том, где заканчивается теория и начинается практика в DS. Когда нужно перестать читать книги и начать писать код? Что нужно знать, чтобы быть классным специалистом? А может быть, теория переоценена и нужно сразу идти соревноваться на kaggle?

В ходе беседы мы постарались сформулировать набор советов для тех, кто думает, с какой стороны подступиться к изучению Data Science и как правильно найти учебный материал, подходящий под конкретную ситуацию.

🎬 Смотреть в VK

Эпоха искусственного интеллекта: взгляд профессора Константина Воронцова

Разумен ли искусственный интеллект? Нужен ли общий ИИ человеческой цивилизации? Чем опасен ИИ в эпоху постправды и информационных войн? Чему сейчас надо учиться, чтобы заниматься наукой о данных? Какие культурные изменения происходят сегодня в научных сообществах?

Об этом в интервью журналу «Стимул» рассказывает Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института ИИ МГУ.

Профессор подчеркивает необходимость определения конкретных целей и задач развития технологий ИИ, исходя из потребностей и целей человеческой цивилизации, а также уделяет особое внимание фундаментальным знаниям, вокруг которых формируется высокий уровень научной культуры, необходимый для прорывных открытий и устойчивого технологического прогресса.

Константин Воронцов отмечает и необходимость создания общенациональной платформы или технологической экосистемы для преподавательского сообщества, где можно будет обмениваться задачами — наборами данных, моделями, кодом, тестами для контроля знаний, методическими материалами и преподавательским опытом.

Нужна большая работа по унификации учебных задач и созданию централизованной инфраструктуры. Чтобы распространять лучшие практики из немногих «мест силы» по всем университетам и курсам дополнительного профессионального образования. Доступность практических материалов — одно из самых узких мест при масштабировании процесса подготовки дата-сайентистов.

Читайте полное интервью в журнале «Стимул»

Международное соревнование NeurIPS

В сентябре 2024 года стартовало международное соревнование «Erasing the Invisible: A Stress-test Challenge for Image Watermarking», организованное в рамках A* конференции NeurIPS, одной из самых престижных конференций по искусственному интеллекту.

Цель соревнования заключалась в разработке решений для удаления водяных знаков с изображений при минимальных изменениях их визуального качества. Результаты соревнования имеют прямое отношение к вопросам безопасности цифрового контента и противодействия распространению дезинформации в эпоху ИИ.

Команда, в состав которой вошла Анастасия Анциферова, старший научный сотрудник лаборатории интеллектуального анализа видео Института ИИ МГУ, по итогам финального этапа соревнования заняла пятое место среди 77 участников в категории Black-box track.

Особенностью данного соревнования было не только техническое выполнение задачи, но и обязательная оценка решений экспертами на основе субъективного восприятия, что подчеркивает сложность и значимость достижения.

Современные технологии водяных знаков используются для защиты авторских прав и предотвращения несанкционированного использования изображений. Однако, что с такими успехами по стиранию вотермарков на горизонте запредельно остро встает вопрос, а как вообще детектировать дипфейки? И этот челлендж также показал необходимость разработки более устойчивых методов защиты. Мы гордимся достижением нашей команды и уверены, что оно станет важным шагом в развитии лаборатории!

— комментирует руководитель лаборатории интеллектуального анализа видео Дмитрий Ватолин.

МГУ, с днём рождения!❤️

#270летМГУ

Продлён прием заявок на премию Data Fusion 2025

Подать заявку на участие в общероссийской премии в области ИИ и анализа данных можно будет до 31 января.

Нововведением этого года стала номинация «Научный прорыв года в ИИ». Жюри ждут от участников научные статьи по разнообразным направлениям искусственного интеллекта, включая математический аппарат ИИ, алгоритмы оптимизации, машинное и глубокое обучение, нейроморфные вычисления, робототехнику, объяснимый ИИ и другие.

Призовой фонд конкурса составит 3 000 000 рублей, будут выбраны три победителя. Подать заявку можно на сайте.

В современном мире, особенно в IT-индустрии, удержаться в науке становится все сложнее. В то же время искусственный интеллект стремительно развивается, открывая новые горизонты и создавая вызовы, которые требуют глубоких научных исследований.

Именно поэтому научная номинация на Data Fusion 2025 имеет исключительное значение для будущего нашей страны. Она помогает поддержать и вдохновить тех, кто выбирает непростой, но крайне важный путь – оставаться в науке и двигать вперед фундаментальные знания и технологические прорывы.

— комментирует член жюри премии, руководитель лаборатории "Интеллектуальный анализ видео" Института ИИ МГУ Дмитрий Ватолин.

Торжественная церемония награждения победителей состоится в рамках конференции Data Fusion в Москве 16-17 апреля 2025 г.

Помимо конкурса научных статей, премия будет присуждаться еще в четырёх различных номинациях: «Data Fusion в бизнесе», «Data Fusion в госсекторе», «Технологии Data Fusion» и «Data Fusion в образовании».

Подробная информация об условиях конкурса на сайте.

Подборка решений: инструменты Open Source для разработчиков ИИ

В подборке представлены российские продукты, созданные и выложенные в общий доступ с декабря 2022 года. Среди всех рассмотренных проектов особенно распространены библиотеки и фреймворки, позволяющие повысить эффективность работы за счет избавления от необходимости решения рутинных задач. Также представлены нейросети, бенчмарки и датасеты.

В карту инструментов российских ИИ-разработок с открытым исходным кодом вошла и модель SciRus-tiny, разработанная в Институте ИИ МГУ при поддержке научно-образовательной школы МГУ для анализа научных текстов. С ее помощью можно решать множество прикладных задач, начиная с поиска и классификации, заканчивая извлечением научных терминов. Исследователи ставили перед собой задачу обучить модель обращать внимание на смысл текста вне зависимости от языка, на котором он написан, и учитывать при этом научную тематику текстов.

В июне 2024 года модель была внедрена в поисковую систему научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Цикл фильмов «Дом ученых» — это подробный рассказ о людях, которые сегодня определяют лицо отечественной науки. Фильмы рассказывают о том, как их герои добивались успеха: благодаря каким личностным качествам они сумели реализовать свои таланты и что помогает им вести эффективную деятельность сегодня.

Героем выпуска в сезоне 2025 года стал Константин Воронцов, профессор РАН, д.ф.-м.н.,, заведующий лабораторией «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ МГУ имени М.В. Ломоносова.

О перспективах развития технологии искусственного интеллекта и научных исследованиях, над которыми работает лаборатория «Машинное обучение и семантический анализ Института ИИ МГУ смотрите в новом выпуске.

Проект реализуется при поддержке «Иннопрактики»

Международная конференция по системам и информатике (ICSAI)

ICSAI 2024 проходила с 14 по 16 декабря в Шанхае, Китай. За годы своего проведения конференция стала ведущим международным форумом для ученых и исследователей в области системной инженерии и информационной науки.

Институт ИИ МГУ на ICSAI представил Арчил Майсурадзе, ведущий научный сотрудник лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ». Исследование на тему "Does annotating multi-spans improve classification in considerable text collections?" относится к проекту лаборатории по автоматизации контент-анализа и опубликовано в IEEE Xplore (Q1).

"Наши попытки формализации экспертных знаний в гуманитарных областях убедительно показали, что уже не получается, да и не нужно, передавать все идеи через простые структуры данных. Одна из главных целей нашего исследования - позволить экспертам демонстрировать манифестацию сложных взаимосвязанных понятий в текстах. Мы показываем необходимость развития и усложнения моделей данных, чтобы ИИ можно было успешно распространить и на гуманитарные области.»

— комментирует в.н.с лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ» Арчил Майсурадзе.

Читайте статью по ссылке

Бегущий по лезвию ИИ — 2025: сезон футурологии на Хабре

С 3 марта по 17 апреля Хабр при поддержке ВТБ и Института ИИ МГУ приглашает разработчиков, исследователей и энтузиастов технологий к обсуждению будущего ИИ.

В рамках сезона «Будущее здесь» предлагаем принять участие в создании открытой литературной вселенной с научными экспериментами над сценариями будущего. Ждём от участников статьи и научно-фантастические рассказы, которые описывают максимально реалистичные фантастические гипотезы и вероятные сценарии развития ИИ.

Опубликовать работу нужно на Хабре, объем текста — не более 30 тыс. знаков. Авторы лучших статей получат специальный приз — 100 000 рублей и ноутбук.

Проработка позитивных образов будущего и безопасных сценариев его достижения — дело общенародное. Никто за нас этого не придумает. Постапокалипсисы приелись как жанр и категорически не устраивают как вариант развития событий. Энергии, технологии и животная природа человека усиливают риски самоуничтожения человечества. Нам всем придётся потрудиться, проявить смекалку и стать лучше. Но как именно это произойдёт? Какой нам хотелось бы видеть человеко-машинную цивилизацию светлого будущего? Как, исходя из этого, выстраивать приоритеты и планы развития? Нам нужен общий ИИ или человечный ИИ, что бы это ни значило? Чем заниматься и чем не заниматься в области интеллектуальных помощников уже сегодня? Давайте объединим усилия в поиске ответов на эти важнейшие вопросы.

– комментирует Константин Воронцов, руководитель лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института ИИ МГУ.

Сезон «Будущее здесь» логично завершит Data Fusion 2025 — конференцию о данных и искусственном интеллекте, которая пройдёт 16–17 апреля в Москве.

Читайте подробнее по ссылке

С 8 марта, с Международным женским днем! 🌷