DevCon School: Технологии будущего

1- DevCon School: Технологии будущего // Открытие
2- Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение.(1)
3- Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. (2)
4- Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. (3)
5- Рефакторинг унаследованного кода: как разорвать зависимости?
6- Линейная и логистическая регрессия от Excel через Python к Azure ML
7- Построение процесса безопасной разработки
8- DevCon School: Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение
9- DevCon School // Интервью с Константином Кичинским (360°)

#video #interesting


#video

🎥 DevCon School: Технологии будущего // Открытие
👁 700 раз ⏳ 3766 сек.
1 июня в Москве прошла DevCon School, крупнейшая школа Microsoft для разработчиков в России....

🎥 Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 1
👁 278 раз ⏳ 9534 сек.
Первая часть интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое обуч ...

🎥 Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 2
👁 141 раз ⏳ 7864 сек.
Вторая часть интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое обуч ...

🎥 Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 3
👁 71 раз ⏳ 7365 сек.
Третья часть интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое обуч ...

🎥 Рефакторинг унаследованного кода: как разорвать зависимости?
👁 47 раз ⏳ 6729 сек.
Запись мастер-класса «Рефакторинг унаследованного кода: как разорвать зависимо...

🎥 Линейная и логистическая регрессия от Excel через Python к Azure ML
👁 39 раз ⏳ 5067 сек.
Запись мастер-класса «Линейная и логистическая регрессия от Excel через Python к Azure ML...

🎥 Построение процесса безопасной разработки
👁 34 раз ⏳ 2343 сек.
Запись мастер-класса «Построение процесса безопасной разработки», который прош...

🎥 DevCon School: Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение
👁 37 раз ⏳ 33905 сек.
Онлайн-трансляция интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое...

🎥 DevCon School // Интервью с Константином Кичинским (360°)
👁 46 раз ⏳ 634 сек.
1 июня 2017 года в Москве прошла крупнейшая школа Microsoft для разработчиков в России. ...

​​​DFSpot – Нейро-сетевая модель, которая определяет, является ли входное видео/изображение реальным или дипфейком

⤷ Ссылка на Google Colab

@neural | #Python #Interesting #Video #Neural #Network

​​​AIlia-models – проект, который содержит в себе множество предварительно обученных современных моделей ИИ

Представлены следующие ИИ:
• Распознавание действий
• Обработка звука
• Удаление фона
• Подсчет толпы
• Оценка глубины
• Распознавание лиц
• Интерполяция кадров
• и многое другое..

@neural | #AI #Archive #Interesting #Useful

​Eportal – Симулятор эволюции с капелькой ИИ

Когда начинается эволюция, вместе с ней начинаются великие битвы; объекты делают все возможное, чтобы заполнить как можно больше места для победы своего «вида»; некоторые из них становятся пассивными, едят растения и размножаются, некоторые из них становятся агрессивными, пытаясь атаковать объекты других видов

В общем и целом, довольно интересный проект с которым можно поиграться, посмотреть исходный код

@neural | #Python #AI #Interesting

​Identify-Dog-Breeds – инструмент что позволяет идентифицировать породы собаки по фотографии с помощью одного лишь смартфона

Приложение сообщает до трех пород, которые оно считает наиболее правильными

⤷ Ссылка на проект

@neural | #Interesting #Photo

DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки

Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы

#GitHub | #Python #Interesting

@neural

MarkovJunior – Вероятностный язык программирования, основанный на сопоставлении шаблонов и распространении «ограничений» (pattern matching and constraint propagation)

В языке MarkovJunior программы представляют собой комбинации правил перезаписи, а вывод выполняется с помощью распространения ограничений

Язык назван в честь математика Андрея Андреевича Маркова, который определил и изучил то, что сейчас называется алгоритмами Маркова

⤷ Ссылка на проект
⤷ Демо, Рекомендуется посмотреть

@neural | #Interesting #Language

​stablediffusion-infinity – нейросеть, схожая по функциональности на DALL-E 2, которая может дорисовывать существующие иллюстрации, используя свободную Stable Diffusion

⤷ Ссылка на проект

GitHub | #Interesting

​Unstable-Fusion – полноценное приложение на основе Stable Diffusion с функциями inpainting, img2img и многим другим

Подерживает запуск как локально, так и с помощью серверов colab

⤷ Ссылка на проект

| #Interesting #AI #Useful

​Pulse – инструмент, который превращает пиксилезированные фотографии лица в картинки с высоким качеством

Получив входное изображение с низким разрешением, PULSE ищет в выходных данных генеративной модели (StyleGAN) изображения с высоким разрешением, которые перцептивно схожи с входной картинкой

#Python #AI #Interesting

DeployMe – автоматизированное развертывание моделей машинного обучения

Идеально подходит для быстрого прототипирования и демонстрации работоспособности

⤷ Документация
⤷ Ссылка на проект

GitHub | #Interesting #Python #ML #Automation #Deployment #Docker

@neural