На этой неделе в разделе ИИ и машинное обучение: НФЛ занимается CTE с ИИ, Roomba, который избегает собачьих какашек, визуализацией замочной скважины NOLS, ИИ, который пишет собственный код, глубокое обучение с подкреплением и многое другое.
Примечание автора:
Привет! Sage уехал на этой неделе в отпуск, но мы не могли оставить наших поклонников AI Weekly без AI Weekly! Много интересных событий на этой неделе в мире ИИ; но, если быть честным, румба, избегающая какашек, занимает довольно высокое место в моем списке — айкик. У кого-нибудь еще есть тыквенный латте со специями на этой неделе, или это был только я?
Моя главная особенность искусственного интеллекта:
NFL и AWS запускают конкурс искусственного интеллекта, чтобы найти способы автоматизации идентификации игроков с использованием видеозаписей игр NFL
НФЛ стартовала на этой неделе, и в партнерстве с Amazon Web Services запустили конкурс с открытым исходным кодом, целью которого является снижение травматизма на поле, в частности выявление и отслеживание игроков, пострадавших от удара шлема.
Инициатива направлена на то, чтобы помочь НФЛ отслеживать и предотвращать случаи хронического травматического энцефалита или ХТЭ, до сих пор неизлечимой и минимально поддающейся лечению травмы головного мозга, которая, как известно, возникает у людей, которые переживают повторные травмы головы.
«Это соревнование имеет основополагающее значение для определения риска каждого игрока в травмоопасных событиях, особенно когда речь идет о здоровье головы».
Конкурс открыт до 2 ноября, и общий призовой фонд составляет 100 000 долларов. Ознакомиться с официальными правилами можно здесь.
🤖 Новости искусственного интеллекта:
- Новейший Roomba от iRobot использует искусственный интеллект, чтобы избежать собачьих какашек
- Изображение замочной скважины NOLS позволяет заглянуть внутрь закрытого помещения
- Keurig's BrewID делает кофе именно так, как задумано
- Кодекс OpenAI: ИИ, который пишет собственный код
- IBM Watson помогает игрокам в фэнтези-футболе ESPN совершать выгодные сделки
🛠️ Инструменты для разработчиков и обучение:
- Персонализированные модели ASR из большого и разнообразного набора данных неупорядоченной речи
- Глубокое обучение с подкреплением с помощью Jetbot
📅 Предстоящие онлайн-мероприятия по искусственному интеллекту и науке о данных:
- Технический семинар NVIDIA по робототехнике и искусственному интеллекту (14 и 15 сентября)
- AICAMP: Практическое машинное обучение для компьютерного зрения (22 сентября, 10:00 по тихоокеанскому времени)
- Введение в компьютерное зрение: создание моделей обнаружения объектов и наборов данных (29 сентября, 10:00 по тихоокеанскому времени)
- Инициатива цифровых спортсменов NFL и AWS (открыта до 2 ноября)
🎤 Интересные подкасты и интервью:
- Подкаст по науке о данных с Пэт Уолтерс (ученый-химик)
- Глубокое обучение с подкреплением для тестирования игр в EA с Конрадом Толлмаром
- Спросить юриста о GitHub Copilot
- Глубокое обучение с подкреплением для роботов
📄 Известные исследовательские работы:
- SONIC: ускоритель вывода разреженных нейронных сетей с кремниевой фотоникой для энергоэффективного глубокого обучения
- Изучение неравномерных обучающих данных: без маркировки, с одной меткой и с несколькими метками
- NEAT: нейронные поля внимания для сквозного автономного вождения
- ConvMLP: иерархические сверточные MLP для машинного зрения
🐘 Об авторе и Plainsight:
- Сейдж Эллиотт — евангелист-разработчик в Plainsight, увлеченный тем, чтобы сделать искусственный интеллект более доступным. Свяжитесь с Sage в Twitter или LinkedIn.
- Платформа искусственного интеллекта Plainsight оптимизирует сквозной процесс машинного обучения. От аннотации данных до развертывания клиенты быстро создают и успешно внедряют свои собственные приложения искусственного зрения для решения самых разнообразных бизнес-задач. Присоединяйтесь к беседе в Slack.
