Этот канал - часть экосистемы сообщества энтузиастов научного опенсорса ITMO.OpenSource, созданного в университете ИТМО. Наш чат - https://t.iss.one/itmo_opensource.

В канале мы будем размещать анонсы тематических мероприятий (как наших, так и сторонних), информацию о интересных открытых проектах и другие полезные материалы.

SciTalks Meetup: Bayes

Уже завтра, 29 июня, в 12:00 проведем онлайн-митап, посвященный байесовским методам в машинном обучении. Разберемся, что это такое и обсудим, как и для чего их используют на практике.

ПРОГРАММА

- Максим Кочуров, Principal Data Scientist, PyMC Labs, доклад на тему «Bayesian Marketing»

- Ирина Деева, к. ф.-м. н., с.н.с лаборатории композитного ИИ, доклад на тему «Байесовские сети - что же в них байесовского и что с этим можно делать?»

- Иван Рубин, инженер центра «Сильный ИИ в промышленности», доклад на тему «Байесовские нейронные сети - что это такое и зачем их применять?»

Присоединиться к встрече можно по ссылке.

P.S. Анонсы, описания и записи предыдущих встреч ищите в нашем репозитории.
До встречи! 👋

Итак, SciTalks Meetup успешно закончен (запись - тут), но это не последняя активность на сегодня:

Cегодня в 16.10 Андрей Гетманов выступит на ведущей академической опенсорс-конференции в России - "Свободное программное обеспечение в высшей школе", которая проходит в Институте программных систем имени А.К. Айламазяна РАН в Переславле-Залесском.

Доклад будет про наше сообщество ITMO.OpenSource, активным участником которого является Андрей.

Посмотреть можно будет тут - https://www.youtube.com/live/iOu4PwzzZxY.
Рядом много других интересных докладов - например, про опенсорс-сообщество ФКН ВШЭ, про которое позже расскажем немного подробнее.

Небольшой анонс:

Через пару минут начнется семинар сообщества NoML - "Генеративный дизайн с помощью технологий ИИ: модели, примеры, опенсорс".

Выступает: Глеб Соловьев, исследователь в исследовательском центре "Сильный ИИ в промышленности", аспирант ИТМО, участник сообщества ITMO.OpenSource;

Аннотация
Сегодня в таких прикладных областях как химия и инженерия существует потребность в оптимизации процесса создания и поиска прототипов искомых объектов. Для решения данной задачи могут быть использованы методы машинного обучени как для поиска новых объектов, так и оптимизации существующих. В данном докладе будут освещены методы и примеры практического применения опенсорсных генеративных инструментов (библиотеках GEFEST и GOLEM), основанных на нейронных сетях, машинном обучении и эволюционной оптимизации.

Подключаться сюда - https://meet.google.com/ecv-phki-fsk

Докладчик есть в чате (@FrankFree), так что можно будет задать вопросы и после выступления.

UPD: запись и презентация - тут.

Недавно проходил конкурс open-source проектов kaicode, сегодня опубликованы результаты - https://www.kaicode.org/2024.html.

Упор был на качество реализации ("To win, your product must demonstrate the highest quality of code and development processes"), так что можно посмотреть на репозитории победителей и перенять какие-то лучшие практики.

Интересно что всем участникам, чье решение удовлетворяют формальным критериям, дают обратную связь от экспертов. Подача заявок на следующий год уже открыта.

Недавно на Хабре участники наших митапов в партнёрстве с коллегами из Селектел выпустили две статьи: про прогнозирование льда в Арктике и про нехватку открытых данных для ML и как с этим справиться

А в это воскресенье (14.07) пройдёт Selectel Day Off. Там будет про науку, IT, искусство и не только (ещё потанцевать можно будет)
Был бы в Питере - сам с удовольствием сходил бы. Особенно на лекцию про физические теории и белые пятна в картине мира!

Подъехали доклады с нашего опенсорс-трека ODS Datafest: смотрите, оценивайте, комментируйте)

Подготовили мини-подборку актуальных активностей в области опенсорса:

1) КОД-ИИ от ФСИ - https://www.fasie.ru/press/fund/kod-ai-7

Грант на поддержку создания и развития открытых библиотек в сфере искусственного интеллекта.

Краткая сводка:
- в проекте может участвовать от 1 до 10 человек
- грант – 10 млн ₽
- не более 2 млн ₽ на члена команды
- срок работ – 12-24 месяцев

Дедлайн - 23.09.2024 (продлен)

Комментарий от нас: конкурс хороший, выиграть с достойным проектом вполне реально. Уровень бюрократии - умеренный, но надо учитывать что случае выигрыша от всех участников проекта требуется довольно оперативно оформлять документы. Также затруднена замена участников - так что при формировании состава команды надо очень хорошо договорится между собой "на берегу".

2) Open OS Challenge 2024 - https://openscaler.braim.org

Стартовал первый отборочный этапа конкурса по открытому системному программному обеспечению Open OS Challenge 2024
Формат соревновательный - первый этап с онлайн-тестом, второй и третий - с практическими заданиями,
За первые 5 мест предусмотрены денежные призы от 400 до 50 тыс. рублей.
Генеральный партнер конкурса - СберТех, технологический партнер — платформа GitVerse.

Дедлайн - 27.10.24

Комментарий от нас: системное ПО - не совсем наша тематика, но для студентов разработческих направлений, занимающихся опенсорсом, может быть интересно.

3) Продолжается конкурс KaiCode - https://www.kaicode.org/2025.html.

Недавно писали про итоги конкурса 2024-го года, а уже объявлен новый.
Помимо приза в форме биткоинов, можно получить фидбек на свой открытый проект, что всегда полезно.

Дедлайн - аж 01.05.2025

Комментарий от нас: в этом году нашу заявку почему-то отсеяли по формальным причинами (возможно, где-то промахнулся в анкете). Но попробовать выглядит полезным - среди победителей не только крупные проекты, но и качество сделанные небольшие решения. Перед сабмитом стоит изучить фидбек на проекты прошлого года.

————————

Если что-то актуальное забыли - пишите в комментариях.

Забыл ещё про один полезный конкурс студенческого уровня, который сейчас идёт:

Стипендия Selectel для студентов, участвующих в опенсорсе - https://careers.selectel.ru/careerwave_scholarship

Для участия надо быть студентом бакалавриата/магистратуры в университете из списка (в Петербурге это ИТМО, СПбГУТ, ВШЭ, СПбПУ, СПбГУ, в Москве - Политехнический университет).
В некоторых есть ограничения на факультет.

Пример засчитываемых заслуг:
- Сделал pet-проект
- Выступал спикером на конференции или митапе
- Побеждал в хакатонах или олимпиадах
- Сделал вклад в Open Source проекты
- Получал ачивки за ответы на Stack Overflow
- Делаешь вклад в сообщество

Размер - 15к/мес,

Дедлайн - 26.09.2024

Комментарий от нас: участники сообщества успешно выигрывали, так что если подходите под критерии - попробовать стоит. Заявка простая и короткая, критерии адекватные.

Приветствую всех!

Некоторое время назад мы опубликовали пост на Хабре под названием «Open Source в российском ИИ: исследование ландшафта», в которой проанализировали, кто и как занимается опенсорсом в научной сфере, а также предложили некоторые критерии для сравнения опенсорсных экосистем. Однако этот материал охватывает лишь один из множества аспектов создания и применения открытых решений.

В нашем следующем исследовании мы решили расширить рамки и рассмотреть вопрос используемости открытых инструментов в знакомых нам областях ИИ, машинного обучения, Data Science и работы с данными в целом. Сегодня мы завершили работу над этим материалом и рады представить его публике.

Исследование называется «Использование ML/Data-опенсорса в России» и доступно по ссылке — https://opensource.itmo.ru

На этот раз оно оформлено в виде красочного лендинга, с созданием которого нам помогли пресс-служба и управление интернет-ресурсов ИТМО. В подготовке участвовали сотрудники исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности», студенты и аспиранты ИТМО.

Первая часть исследования содержит краткое изложение целей, методологии и основных результатов. Мы поговорили с несколькими экспертами из различных компаний и университетов ― Яндекса, Сбера, Т-Банка, VK, Wildberries, Рокет Контрола, CodeScoring, МФТИ. Кроме того, мы собрали открытые данные и на их основе выделили наиболее активно используемые опенсорсные проекты, а также компании, активно участвующие в опенсорс-инициативах.

Далее вы сможете погрузиться в технические детали. Мы реализовали парсер данных из GitHub API и сторонних сервисов (таких, как pepy, star-history и др.), на основе которых проанализировали геоданные пользователей, использующих открытые проекты и участвующих в их развитии. Также уделили внимание существующим опенсорс-сообществам, другим исследованиям на схожие темы, перспективам развития опенсорса в эпоху ИИ и многому другому. Надеемся, что будет полезно и интересно.

Читайте, комментируйте, оставляйте обратную связь прямо в чате. Весь фидбэк используем для подготовки следующей версии исследования.

Коллеги из Сберлоги анонсируют интересный онлайн-семинар про решение одного из ранее не нерешенных вопросов в теории групп с помощью машинного обучения.

Выступление будет по мотивам статьи: What makes math problems hard for reinforcement learning: a case study (https://arxiv.org/abs/2408.15332)

Дата/время: 19 сентября, 19-00 (добавить в календарь).

О докладчике: Сергей Гуков - профессор КалТех, выпускник МФТИ и Принстона, один из наиболее известных специалистов по теории струн и математической физике, в последние годы занимающийся применением методов Reinforcement Leaning к задачам математики и физики.

Все подробности тут, ссылка там же будет - https://t.iss.one/sberlogabig/514

Есть интересный аспект по тематике нашего сообщества. К статье приложен репозиторий со всеми материалами - https://github.com/shehper/AC-Solver.

На мой взгляд, это очень хороший пример реализации supplementary, позволяющий быстрее понять суть работы, а также воспроизвести и пере-использовать результаты. Надеюсь, что в перспективе такое оформление репозитория станет нормой для хороших статей.