Tutoriels Deep learning

Date et heure : 15h30-16h30, 22 juin-2021 Lieu : UG28 & UG29, IVE(TM Campus)

Groupe : Anderson Batista-AHBS Geraldo Galvão-GMGN Lucas Albuquerque-LAFA

Gan de style rock électronique

L’énorme passage des transactions physiques aux transactions numériques, couplé à l’étalement numérique apparemment sans fin, a déclenché une croissance explosive des données clients. Pour les spécialistes du marketing de contenu, le défi consiste à transformer des quantités massives de données en informations exploitables pour améliorer la façon dont ils communiquent avec les clients. Traditionnellement, l’apprentissage automatique a été isolé dans les équipes informatiques et de science des données. Mais que se passe-t-il si les spécialistes du marketing de contenu peuvent utiliser rapidement et facilement la puissance de l’apprentissage automatique pour ajouter plus d’intelligence à leurs activités de marketing de contenu ? Rejoignez les experts de Bounteous et Acquia pour découvrir comment les équipes de marketing de contenu utilisent la puissance de l’apprentissage automatique pour activer les données et étendre leurs efforts de marketing de contenu. Dans ce webinaire, nous allons : Acquérir des informations sur des cas d’utilisation spécifiques sur la façon dont l’apprentissage automatique peut aider les spécialistes du marketing de contenu à fournir un contenu de meilleure qualité et plus personnalisé.Un aperçu des modèles d’apprentissage automatique les plus utiles pour les spécialistes du marketing de contenu et les créateurs de contenu. Expliquez comment l’apprentissage automatique peut vous aider à faire évoluer intelligemment vos campagnes de marketing de contenu pour obtenir de meilleurs résultats avec moins de choses

J’utilise l’IA (StyleGAN2-Ada et Pixel2Style2Pixel) pour m’aider à devenir un artiste d’anime professionnel ! L’IA que j’ai formée peut convertir des croquis en personnages d’anime générés et très réalistes. J’utilise Python, PyTorch et tkinter pour construire la démo. Dans la vidéo, j’ai dessiné des personnages de Naruto, Rick et Morty, SpongeBob Squarepants et d’autres choses aléatoires. À l’avenir, cela pourra être utilisé pour les modèles et les conceptions de personnages basés sur l’IA. Si vous souhaitez regarder d’autres vidéos liées au machine learning, à l’intelligence artificielle, à l’animation, etc., abonnez-vous ! #AI #anime #sketch Ma vidéo Pix2Pix originale, convertissant le sketch en un personnage Naruto : Mon sketch original en vidéo de personnage : StyleGAN2-Ada Code source : Pixel2Style2Pixel Code source : Musique : Dance, Don’t Delay-Twin Musicom 0 : 00 Intro 1 :05 Formation StyleGAN 3:12 Interpolation d’animation 3:40 Formation PSP 4:39 Dessin jusqu’à la fin du résultat de l’animation 11:24.

Intervenants : Sihwan Park, Su Minshen Sihwan Park-Distillation du point de vue des statistiques sur la distillation des connaissances 의 distribution des balises 으로대체해학습하는기술입니다. 그간Connaissance Distillation 1) Pourquoi la distillation aide-t-elle ? 2) Pourquoi des enseignants plus précis ne distillent-ils pas nécessairement mieux ? 이두사지질문에대한답을찾으려한시도사최근 ICML 2021 “Perspective statistique de la distillation” 열발표볕별별계표볕볜정
[1] Menon, AK, Rawat, AS, Reddi, S., Kim, S. et Kumar, S. (juillet 2021). Une vue statistique de la distillation. Lors de la Conférence internationale sur l’apprentissage automatique (pages 7632-7642). PMLR.
[2] Müller, R., Kornblith, S. et Hinton, G. (2019). Quand le lissage des étiquettes est-il utile ? arXiv préimpression arXiv:1906.02629.
[3] Maurer, Andreas et Massimiliano Pontier. “Empirical Bernstein Bounds and Sample Variance Penalties.” arXiv preprint arXiv:0907,3740 (2009).
[4] Guo, C., Pleiss, G., Sun, Y. et Weinberger, KQ (2017, juillet). Concernant l’étalonnage des réseaux de neurones modernes. Lors de la Conférence internationale sur l’apprentissage automatique (pages 1321-1330). PMLR.
[5] Hinton, G., Vinyals, O. et Dean, J. (2015). Affiner les connaissances dans les réseaux de neurones. arXiv préimpression arXiv:1503.02531. Adaptation du domaine styleGAN basée sur Sumin Shin-CLIP 기존StyleGAN[1] Générateur Génération 이번세미나에서소개드릴논문[3]에서는추사적인 Recherche d’images 없이, grand multimodal 모델인 CLIP[2], Adaptation du domaine StyleGAN . 자세한내용은styleGAN의 Extrapolation 문제에대한간략한 Référence
[1] Karras, Tero, Samuli Laine et Timo Aila. « Une architecture de générateur basée sur le style pour générer des réseaux de confrontation. » Actes de la conférence IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.
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[3] Gal, Rinnon et autres. “StyleGAN-NADA : Modification de l’adaptation du domaine d’orientation pour les générateurs d’images.” arXiv preprint arXiv:2108.00946 (2021). .

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изод вебинара “Поучительные банкротства: эпизод №4”. Date de fin d’année: 26 аста 2021 ода. едущий секции: Павел Остров. Изображение, использованное для обложки ролика, сгенерировано нейросетью StyleGAN2 и не прикнадлежирнев

Intervenant : Dr. Hiraki Kitano, Président et PDG de Sony Computer Science Laboratory, Vice-président exécutif de Sony Corporation PDG de Sony Artificial Intelligence, PDG de Sony AI Corporation Directeur permanent de la société, PDG de Suni AI Co., Ltd. Points clés du discours : La recherche ouvre l’avenir. Ce futur existe donc d’abord dans l’imaginaire des chercheurs. Sony Computer Science Laboratories, Inc. (Sony CSL) a été créé en 1988 dans le but de contribuer à un avenir meilleur en soutenant des chercheurs dotés d’une imagination extraordinaire. Chez Sony CSL, nous déclarons que nous « faisons de la recherche pour l’avenir de l’humanité ». Je souhaite parler de l’avenir de ces recherches et présenter certaines des activités actuelles de Sony CSL, ainsi que Sony AI, une nouvelle société créée en avril de l’année dernière pour promouvoir la recherche fondamentale et le développement de l’intelligence artificielle (intelligence artificielle). Contenu de la conférence など:. Étude wo su ru ko wa wa futur wo cut ri-Open ~ te い carbonate ko と desu そ résolu après そ の futur ha, présence shi te i ma si 1988 ni établi Connecticut re ta Toso Ni ー Nikon Corporation ピ ュ ー ta fabriqué par Science su Institute (Toso Ni ー CSL) ha chacun 々 の chercheurs の イ ma ji ne ー Silicone Journal nn の in ni, とでつもないイマもないイマョンもつ未来のサポートトていくことで想像超​​ていくことで想像るるしえFuture 2020る未来るるかとえるFutureやるるないかFuture 2020 La recherche fondamentale sur l’IA provient du Main Press Center (MPC) et du International Broadcasting Center (IBC) gérés par le comité d’organisation de Tokyo 2020. Le Centre des médias de Tokyo sert de base de reportage médiatique et de fournisseur d’informations, fournissant des informations relatives à la ville hôte de Tokyo et aux Jeux olympiques de 2020 à Tokyo. Site Web de TMC : TMC est mis en place par le comité d’organisation de la conférence de Tokyo 2020. Il s’agit de la Diffusion internationale センターとは别の取料拠点であり, des informations relatives à la conférence ままかすのまますのますのますのますのますのすのますのすのますのすのまのすのすのすのすのすのますのすのがVous pouvez regarder la version vidéo avec des sous-titres de reconnaissance vocale via le lien ci-dessous. ※Ce qui suit reproduit le リストにて, la reconnaissance sonore de l’appli “UDトーク”, les informations de sous-titres paient pour les sous-titres du “UDトーク”.

Requête de stage ML : lien d’inscription au stage ML : documents d’entrée pour le programme : les applications d’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour définir un système nerveux numérique avec un mode de vie spécifique. L’apprentissage automatique basé sur un algorithme réagit en fonction des données collectées par l’Internet des objets. Les capteurs sont partout dans notre société, des capteurs de smartphones aux caméras de vidéosurveillance. Grâce à la connexion Internet, l’application étend ses fonctions à un champ de vision plus large, avec un potentiel illimité. Les algorithmes des réseaux de neurones, le traitement du langage naturel et l’apprentissage en profondeur fournissent de manière responsable des recommandations pour les actions de suivi de la machine. Les professionnels certifiés de la science des données sont l’une des fonctions principales d’IABAC™. Jusqu’à présent, IABAC™ est la seule association internationale qui fournit une certification en science des données grâce à une évaluation rigoureuse sous la direction du cadre de l’UE.