Конференция AI Ukraine 2014

25 октября в Харькове будет очень крутое мероприятие – конференция AI Ukraine 2014, которая будет проводиться нашей компанией. Если вкратце, то это первая конференция по практическому применению искусственного интеллекта, машинному обучению и большим данным в Харькове, и одна из первых и крупнейших в Украине. Такое нельзя событие нельзя пропускать.

На конференции выступят как минимум 18 докладчиков (хотя благодаря дополнительным заявкам от спикеров сейчас речь идет об увеличении количества докладчиков до 21-го), которые будут разделены на 3 трека.

Итак, кто же выступит на конференции и чем они нас порадуют.

Прежде всего, на конференцию с докладами приедут представители украинских офисов Microsoft, IBM и ABBYY. Microsoft планирует рассказать о своём новом сервисе Windows Azure Machine Learning, IBM расскажет про своё видение больших данных и работе с ними, а доклад ABBYY будет посвящен описанию ABBYY SDK, позволяющим программистам получить доступ к технологиям распознавания текстов и прикладной лингвистики.

Дмитрий Новицкий расскажет про естественные и искусственные нейронные сети, спайковые нейросети и феномен памяти. Еще в одном докладе Артём Чернодуб из ZZWolf расскажет про глубокие рекуррентные нейронные сети и области их применения.

Из доклада Сергея Шельпука (V.I.Tech, Львов) вы узнаете о проблеме управления и её решении методами искусственного интеллекта на примере датацентров и электрических сетей.

Наш гость из Санкт-Петербурга Сергей Николенко (НИУ ВШЭ), разработавший рекоммендательные алгоритмы SurfingBird, расскажет о том, как строить рекоммендательные системы.

Блок докладов, посвященных Natural Language Processing, составят доклады Марьяны Романышин (Grammarly) об автоматическом синтаксическом анализе, а также Леонида Литвиненко и Дмитрия Кана (авторы сервиса Youscan) об автоматическом определении тональности текста (Sentiment Analysis). Кроме того,Александр Панченко (Digital Society Laboratory, Москва) расскажет об анализе текста в социальных сетях и различных целях подобного анализа.

О применении Machine Learning в банковской сфере расскажут Дмитрий Вороненко (Scorto, Харьков), чей доклад посвящен использованию нейросетей и других алгоритмов для кредитного скоринга, а также Андрей Кислый (iBPM, Киев), который планирует рассказать об анализе данных социального профиля пользователя.

Kristoffer Rolf Deinoff (Itera Consulting, Киев) покажет на практике, как использовать данные фитнес-устройств вместе с календарем и погодными данными для определения расписания тренировок и задания целей и стимулов.

Заведующий кафедрой КНУ Юрий Крак расскажет об анализе и синтезе систем жестовой коммуникации для глухих людей и других перспективах этого направления. А доклад Данилы Дорофеева (Samsung R&D, Киев) будет посвящен бесконтактному детектору пульса с помощью камеры.

Дмитрий Сподарец (RootUA Media, Одесса) расскажет о возможностях платформы FlyElephant для агрегации и проведения высокопроизводительных вычислений.

И, наконец, среди докладчиков будут и члены харьковского клуба ИИ. Николай Павлов (Biomech), который уже выступал с 2 докладами на наших встречах, расскажет о своем новом волонтерском проекте — сенсоре для выявления огневых точек противника, разрабатываемого для украинской армии, а мой доклад будет посвящен тому, как спрогнозировать цены на авиабилеты, используя временные ряды.

Даже если вы не используете алгоритмы ИИ в вашей работе прямо сейчас, я уверен, что многим будет просто интересно послушать доклады. Как-никак, это же искусственный интеллект, а это всегда интересно и круто :)

Узнать больше о расписании конференции, каждом докладе и докладчике, а также зарегистрироваться на конференцию можно на сайте AI Ukraine 2014. Для преподавателей и аспирантов вузов действует специальная скидка, которую вы можете получить, связавшись с организаторами конференции (контактная информация указана на сайте). Все новости конференции публикуются на нашей страничке в Facebook: https://www.facebook.com/events/821937461170253/

Куда приводят мечты

Последний раз я писал в свой блог полтора года назад. За это время много чего произошло, как в личной, так и в профессиональной жизни. Если вкратце, то я ненадолго сходил в топ-менеджмент и вернулся назад, причем в совсем другом качестве. Теперь я занимаюсь тем, о чем мечтал с детства – искусственным интеллектом (а точнее, Machine Learning), а по совместительству возглавляю отдел Data Science в нашей компании, который потихоньку развивается. Другой мой любимый проект, харьковский клуб искусственного интеллекта, более-менее активно проводит встречи и различные другие инициативы.

В какой-то степени моё молчание эти полтора года было связано с тем, что я перестал заниматься программированием, а писать про менеджмент не очень интересно. Было очень много работы, но почти не было вдохновения и того самого зуда, который заставляет тебя сесть и строчить очередной пост, даже если уже давно за полночь. Сейчас я снова программирую, правда, мой стек сильно изменился. Теперь это языки R и Python, а Visual Studio я поменял на RStudio и другие инструменты. Хотя старый опыт всё еще помогает: как раз сейчас я занимаюсь реализацией разработанного нами алгоритма на C# :)

Machine Learning ортогонален обычному промышленному программированию. Прежде всего, это матстатистика и алгоритмы, а уже потом – программирование. Здесь почти нет технологий, нет особенностей мобильного или веб-программирования. Зато здесь есть самые разнообразные данные, куча направлений на любой вкус (от обработки текста до программирования интеллекта роботов), постоянная неопределенность, можно ли решить задачу или нет, куча научных статей, которые нужно читать, десятки и сотни экспериментов, и многое другое. И это очень классно и интересно, это не даёт заскучать.

А еще это очень перспективно и недешево. Зимой, еще работая на менеджерской должности, я написал небольшую статью на DOU, в которой постарался осветить применение искусственного интеллекта в Украине. В ней было приведено всего несколько примеров украинских компаний, которые занимаются ИИ, зато в комментариях к статье накидали еще целую пачку, что меня очень порадовало. Через два месяца мы стартовали новый отдел. Теперь же, немного исследовав существущий рынок и прогнозы крупных аналитических компаний, можно с уверенностью сказать, что задачи по ИИ наконец-то вышли из-под крыла университетов в дикую природу, а бизнес очень активно занимается их внедрением. В нашем маркетинговом исследовании мы нашли несколько десятков компаний по всему миру, которые занимаются предоставлением услуг по Machine Learning и Predictive Analytics, причем многие компании содержат большой штат специалистов и не оказывают услуг по обычной разработке. И это только те компании, которые нам удалось найти на данный момент.

В связи со всеми произошедшими изменениями, следует сказать, что техническая тематика блога с данного момента изменится – в основном я буду писать про свои текущие профессиональные интересы, а не про C# и .NET. По крайней мере, надеюсь, у меня будет время и, главное, желание писать в блог :)

А следующий пост я могу анонсировать прямо сейчас – он будет про конференцию AI Ukraine 2014.

Встреча AI Club, посвященная игровому ИИ

Я стараюсь не писать в этом блоге анонсы встреч нашего Kharkov AI Club, но случай особый, поэтому хочется донести его до общественности. В субботу 26 января у нас будет 4-я встреча, целиком посвященная искусственному интеллекту в играх. В докладчиках у нас на этот раз будут гости из Киева: Владимир Кожаев, аспирант Института кибернетики им. В.М.Глушкова, и Дмитрий Ясенев, ведущий программист в компании Vostok Games, сейчас работающий над онлайн шутером Survarium, а до того работавший в небезызвестной GSC Game World над ИИ в игре S.T.A.L.K.E.R.

Рассказывать они будут, конечно, о разработке ИИ в играх: архитектура агента, виртуальные сенсоры и перцепторы, система принятия решений и воплощение решений в игре: передвижение и проигрыш анимаций, взаимодействие с предметами игрового мира, отыгрыш звуков и систем частиц, а также алгоритмы поиска пути в играх.

Если вы занимаетесь разработкой любых типов игр, интересуетесь ИИ, любите играть или вам просто интересно узнать больше о внутренностях S.T.A.L.K.E.R. и Survarium непосредственно от разработчика – то приходите, эти доклады именно для вас!

Больше информации о докладах, а также форма регистрации на официальной страничке: http://aikharkov.wordpress.com/2013/01/13/75/

Немного информации для затравки:

Блог Владимира Кожаева: http://gamesdevandmath.blogspot.com/
Досье на Дмитрия Ясенева: http://eposurvarium.ru/dmitriy-neo-yasenev/
Интервью с Дмитрием: http://gsc-fan.com/?option=com_content&view=article&id=411

Вторая встреча Kharkov AI Club

Лето наконец-то закончилось и нам удалось организовать вторую встречу Kharkov AI Club. Пройдет она в несколько необычном формате. Мы послушаем один доклад по машинному обучению, а остальное время посвятим питчам гостей.

1) “Машинное обучение. Распознавание рукописных цифр”

Докладчик: Бабий Андрей, преподаватель ХНУВД (Харьковский национальный университет внутренних дел)

Описание: Доклад будет посвящен одному из методов машинного обучения распознаванию цифр. Для примера будет использовано одно из соревнований по интеллектуальному анализу данных сайта Kaggle http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer. В докладе будут рассмотрены особенности подготовки данных, метод распознавания и идеи по его улучшению.

2) Серия 5-10 минутных питчей, в которых приглашаются принять участие все желающие. Расскажите всем о своей работе, интересах, проектах в сферах AI, ML, CV, AR, робототехнике и др. с целью найти единомышленников и, возможно, помощников. Формально или неформально, с подготовкой или без – возможны любые варианты.

В заключение мы сможем немного пообщаться о развитии сообщества.

Дата: вторник, 2 октября 2012 г.
Время: 19:00
Место: офис Ciklum, ул. Отакара Яроша 18-Д, ТЦ «Движение», 3-й этаж(там же, где проходила первая встреча)

Пожалуйста, заполните форму регистрации на официальной странице Kharkov AI Club. Там же укажите, будете ли вы участвовать в питче, и если да, на какую тему. Спасибо.

Анонс первой встречи харьковского AI Club

Приглашаем вас на первую встречу харьковского AI Club! Целями первой встречи будут знакомство всех неравнодушных к искусственному интеллекту членов IT сообщества, обсуждение организации сообщества, а также прослушивание 2 интересных докладов:

1) Применение SURF для определения маркера дополненной реальности.

Докладчик: Бабий Андрей, преподаватель ХНУВД (Харьковский национальный университет внутренних дел)

Описание: В докладе будет рассмотрен алгоритм SURF. Особенности алгоритма работы, область применения и ограничения. Програмные средства реализации. Проблемы его использования для идентификации объектов в реальной ситуации. Пример реализации алгоритма от автора можно посмотреть ниже:

2) ROS – модульная операционная система для роботов. Проблемы и преимущества.

Докладчик: Вадим Бартко, со-организатор клуба. Работа – программирование под J2EE и Android, Ciklum. Увлечения – ИИ, философия сознания, работа мозга; стартапы.

Описание: Возможности, ограничения и недостатки программной  платформы для создании любительских роботов. Описан опыт использования системы при разработки робота, а также тонкости,  выявленные  при использовании с одноплатными компьютерами и сенсорными системами. Демонстрация работы ROS:

Точная дата и место встречи еще окончательно не известны, т.к. это будет зависеть от количества желающих. Ориентировочная дата и время: 17 мая 19:00. Вход свободный.

Пожалуйста, заполните форму регистрации на официальной странице Kharkov AI Club, чтобы мы знали, сколько будет человек и подобрали правильное помещение. Укажите контактный email, на который мы отправим уведомление о точном месте и времени мероприятия.

Для того, чтобы быть в курсе событий вы можете подписаться на RSS feed, в котором будет оперативно появляться вся информация. Также вы можете зафоловить нас в Twitter, если вам так удобнее.

И не забудьте рассказать о встрече вашим друзьям и коллегам!

Онлайн-курсы от Стэнфорда

Многие программерские ресурсы уже раструбили эту новость, но, может, кто-то еще не слышал. Полтора месяца назад Стэнфордский университет запустил бесплатные онлайн-курсы по Artificial Intelligence и Machine Learning. Эксперимент оказался довольно удачным (хотя отзывы по курсу AI и хуже, чем по ML) и с января по март запускается вторая волна курсов, 8 9 по Computer Science и 2 по Enterpreneurship:

1. Machine Learning — jan2012.ml-class.org
2. Introduction to Computer Science — www.cs101-class.org
3. Natural Language Processing — www.nlp-class.org
4. SaaS and Software Engineering — www.saas-class.org
5. Human-Computer Interaction — www.hci-class.org
6. Game Theory — www.game-theory-class.org
7. Probabilistic Graphical Models — www.pgm-class.org
8. Cryptography — www.crypto-class.org
9. Design and Analysis of Algorithms — http://www.algo-class.org/
10. Technology Entrepreneurship — www.entrepreneur-class.org
11. The Lean Launchpad — www.launchpad-class.org

Курсы проводят в основном преподаватели Стэнфорда, многие из которых являются признанными экспертами в своих областях и авторами книг.

Курсы можно проходить в одном из двух режимов: Basic или Advanced track. В Basic треке вы просматриваете лекции и отвечаете на еженедельные тесты. При этом никто ничего от вас не требует. В Advanced треке в дополнение нужно делать лабораторные работы, которые будут проверяться преподавателями. Работы оцениваются, их нужно сдавать вовремя, за опоздание начисляются штрафные баллы. В конце курса в случае Advanced трека будут подведены итоги, и вы получите письмо от преподавателя с вашими результатами. Никаких сертификатов и прочего – все знания, что успели ухватить – все ваше.

По отзывам, на каждый курс уходит не менее нескольких часов в неделю, в зависимости от выбранного трека. Треки можно менять в процессе обучения, но нужно помнить про штрафные баллы.

Я решил записаться на 3 курса: Machine Learning, Natural Language Processing и Game Theory. По первому очень хорошие отзывы, да и просто любопытно сравнить с тем, чему нас учили, вторым я немного занимался в университете, а третий просто интересно прослушать – на нашей специальности (ПОАС) теории игр не было, но встречаюсь с ней все чаще. Не уверен, что хватит времени пройти все по Advanced треку, но во-первых, всегда можно перейти на Basic или вообще отказаться, а во-вторых, я думаю начать проходить Machine Learning сейчас с первой группой, включая лабораторные работы, чтобы в январе-марте сэкономить себе время на этом курсе.

В общем, я считаю, что это действительно круто! Дистанционное образование, о котором так долго твердили большевики, становится реальностью. Наверняка в ближайшем будущем еще несколько серьезных университетов разразятся новыми курсами.

PS. Кстати, кому интересно, до середины декабря проходит AI Challenge. В этом году, к сожалению, совсем нет времени участвовать, а жаль.

PPS. Курсы добавляются как грибы после дождя. Появился еще один курс, на этот раз по дизайну и анализу алгоритмов: http://www.algo-class.org/

Google AI Challenge

Недавно из блога Плахова узнал про конкурс Google AI Challenge. Конкурс очень интересный, и битвы топ-ботов очень впечатляют (для примера: один, два и три). В результате меня так зацепила простота идеи и в то же время сложность алгоритмов, что я тоже решил попробовать свои силы.

Google AI Challenge – это конкурс, в котором соревнуются не люди, а запрограммированные боты. Правила очень просты и основаны на игре Galcon. Есть двухмерная карта с планетами, каждая из которых характеризуется двумя параметрами: количеством войск и их приростом за ход. Планеты могут быть нейтральными, а могут принадлежать одному из двух соперников. Количество войск на нейтральных планетах не увеличивается. За ход одна или несколько планет могут отправить несколько флотов с определенным количеством войск в направлении других планет. На карте учитываются расстояния между планетами, поэтому на то, чтобы долететь, каждому флоту требуется несколько ходов. При прибытии флота на нейтральную или вражескую планету происходит схватка, в которой побеждает тот, у кого больше войск. Таким образом, чтобы захватить планету, нужно отправить на нее флот или несколько флотов с количеством войск на 1 больше, чем у противника. В то же время не нужно забывать, что за время прибытия вашего флота на планету количество войск на ней может увеличиться как за счет прироста населения, так и за счет быстро переброшенных войск противника. Это если вкратце, на самом деле количество вариантов бесконечно велико и это-то и составляет прелесть конкурса.

Писать ботов можно почти на любом языке программирования, включая даже JavaScript и PHP. Стартовые наборы (стартовый бот + соперники) есть для Java, Python, C++ и C#. Для остальных языков придется писать стартового бота самому.

Немного о своем текущем опыте. На данный момент я засабмитил вторую версию бота. Первую – в четверг, вторую – сегодня (воскресенье).

Первую версию я писал три вечера и основной целью было добиться, чтобы он научился побеждать 5 тестовых ботов на 100 картах (доступны в стартовом наборе) в большинстве случаев. Если описывать алгоритм в общем, то бот умел делать оптимальные первые хода, захватывая нейтральные планеты, защищать свои планеты (только самозащита на данном этапе) и очень неоптимально атаковать противника. Такого простого алгоритма оказалось достаточно, чтобы побеждать тестовых ботов в 99-100 случаях из ста. И этого оказалось достаточно, чтобы будучи засабмиченным в контест мой бот попал в топ-800, болтаясь там между 600 и 800 местами. К слову, на данный момент соперников чуть меньше 4000.

Во второй версии я научил бота коллективной защите и пофиксил пару багов. Это то, чего ему очень не хватало в битвах с соперниками. Конечно, это не даст ему возможность попасть в топ-100, но, надеюсь, он поднимется на 100-200 мест вверх.

В планах написание более серьезной версии, в которой бот научится оценивать перспективы захвата различных планет и будет принимать более оптимальные решения в плане отправки войск. А также – реализация атаки через свои и нейтральные планеты, учет фронтовых планет и пара алгоритмов контратак. Если же у меня хватит свободного времени завернуть это все в анализ дерева возможных ходов для просмотра будущего на несколько десятков ходов вперед – с этим можно будет претендовать и на топ-100.

В соревновании очень своеобразное ранжирование. Моего первого бота судьба сходу свела с ботом из 4-й сотни и после победы он сразу попал в топ-300. Затем, правда, был долгий путь вниз, пока он не сбалансировался в районе 700-го места. Второй же бот попал на товарища с 3100-какого-то места и после победы поднялся всего лишь на 3000-ю позицию. Не возникает сомнений, что за пару дней схваток он поднимется выше как минимум до того же 700-го места, но все-таки процесс выбора первого боя немного странноват. Random, что ли?

Если я вас заинтересовал, то сообщаю главную информацию. Соревнование будет длится еще почти целый месяц (!), до 27 ноября, так что у вас есть все шансы попробовать.

Несколько полезных ссылок:

• Сайт контеста: http://ai-contest.com/
• Секция форума, посвященная стратегии: http://ai-contest.com/forum/viewforum.php?f=17
• Отличная программа для тестирования своего бота: http://ai-contest.com/forum/viewtopic.php?f=18&t=748

Ну, и прочитайте алгоритм, который предлагает Плахов и обсуждение различных стратегий на форумах. Я там не знаю названий половины алгоритмов. Shame on me, в общем.

Кстати, если вы решите использовать C#, то учтите, что на сервере Mono 1.2.6, а это значит, что вы можете использовать только C# 2.0. Организаторов уже давно просили поставить на сервер Mono 2.0 (поддержка C# 3.5), однако те злобно морозятся. Не хотят плодить конкурентов, наверно ;) Подробнее здесь.

Ну, и напоследок. Если есть вопросы – спрашивайте. Если решите поучаствовать, мой аккаунт – AlexMerle. До встречи в бою :)