Олесь Петрів, CTO, NeoCortext/ML Lead, Videogorillas
Олесь активно займається дослідженнями і розробкою систем комп’ютерного зору й обробки природної мови. Він є автором курсу з машинного навчання на Prometheus, а також курсу з глибокого навчання в ARVI Lab. Олесь має великий досвід роботи в обробці відео із використанням методів Deep learning для виявлення об’єктів і дiй, генерацій субтитрів до зображень та відео для кіностудій Голлівуду.
Назар Шматко, VP of engineering, NeoCortext
Назар, як фахівець в області машинного навчання, має досвід роботи в сферах комп’ютерного зору, обробки природної мови та прикладні знання в healthcare-сфері. Зараз активно працює з генеративними моделями для проекту із переносу рис обличчя.
Воркшоп поділений на 2 частини:
Доповідь — 1 година.
У доповіді поговоримо про базову теорію глибоких генеративних моделей і розглянемо принципи роботи змагальних мереж (GAN). Обговоримо основні проблеми з якими стикаються дослідники під час тренування таких моделей і способи їх вирішення. Зробимо огляд існуючих досягнень генеративних моделей і області їх практичного застосування.
Воркшоп — 1,5 год.
Ми розглянемо загальний метод, що дозволяє використовувати натреновану генеративную модель для синтезу даних, які мають заздалегідь визначені атрибути. Для прикладу будемо використовувати натреновану модель GAN, що генерує довільні обличчя з шуму. Натренуємо модель, яка шляхом зміни латентного вектора на вході буде регулювати стать і вік згенерованої особи. Для того, щоб дати розуміння нейромережі, що таке стать і вік ми додатково натренуємо допоміжну модель, що відповідає за передбачення цих атрибутів. Обговоримо переваги і недоліки розглянутих методів і межі їх застосувань.
