Команда Сбера провела первый открытый урок по искусственному интеллекту. В рамках урока рассказали истории успеха ребят, еще школьников и студентов, которые уже создали свои первые ИИ-проекты, победили во множестве специализированных конкурсов и поделятся своим опытом! Участники: Александр Ведяхин, Сбербанк Анна Арчибасова - COO & Head analytics компании-разработчика self-drive систем для грузовых автомобилей Contour (Чехия, Россия, Китай) Кирилл Аверьянов - Номинант в рейтинге Forbes 30 до 30, основатель стартапа Matt.fun Денис Шилов - Основатель стартапа Facel — устройство для управления техники мимикой и определения параметров здоровья по сигналу с 2 точек за ушами Даниил Казанцев - Студент, Победитель Google Science Fair, разработчик устройства для сурдоперевода на основе интерпретации активности мышц руки при помощи DNN Никита Козлов - Студент, Абсолютный победитель Международного конкурса детских инженерных команд (ICСET) Михаил Яснов - Финалист Олимпиады Кружкового движения НТИ по AI А во второй интерактивной части урока показали совместно с крупнейшим российским лейблом возможности Creative AI алгоритма. Участники: Максим Еременко - CDS, Сбербанк Павел Курьянов - Генеральный директор и соучредитель лейбла Black Star Даня Милохин Егор Шип Rakhim Zivert. <br> Командой Sber AI были сгенерировали видео на основе музыкальной дорожки и полного текста песни с помощью state-of-the-art-архитектур нейронных сетей. Основной из них является BigGAN, используемая для генерации картинок. Вторая технология — SBERT применяется для выделения общего смысла из любой строки с текстом. Это языковая модель, которая умеет представлять любой текст в виде числового вектора так, чтобы близкие векторы соответствовали фразам, схожим по смыслу. Таким образом, можно по любой строке из любой песни найти близкую ей по смыслу категорию, понятную BigGAN. А уже затем с помощью BigGAN сгенерировать картинку с изображением объекта из этой категории. Проделав такую процедуру для каждой строки из песни, а затем объединив полученные образы с автоматическими колебаниями кадров в такт музыке, были получены действительно захватывающие видеоролики, которые соответствуют смыслу представленных треков и наглядно отражают представление AI о смысле композиции.