Workshops from industrial partners
«Оптимизация и анализ обученных нейронных сетей в OpenVINO Deep Learning Workbench»
Артём Михайлович Тугарёв – компания Intel
Александр Владимирович Демидовский – компания Intel
Благодаря значительным успехам искусственных нейронных сетей при решении целого ряда задач в компьютерном зрении, анализе естественного языка, обработке речи и других областях, наблюдается ощутимый рост в масштабах внедрения нейросетевых моделей в промышленные приложения. Это накладывает определённые требования к скорости работы и требуемым ресурсам для вычисления нейронных сетей. В докладе мы рассмотрим методы оптимизации и ускорения обученных нейронных сетей, а также инструменты по оценке качества оптимизированной модели, доступные в рамках программного каркаса OpenVINO от компании Intel. В рамках доклада будут сделаны выводы о применимости подобных оптимизаций для широкого круга нейросетевых архитектур в области компьютерного зрения. Демонстрация работы с OpenVINO будет осуществляться при помощи OpenVINO Deep Learning Workbench – графической оболочки OpenVINO, с помощью которой возможно решение ряда задач: от знакомства с базовыми методами оптимизации моделей до написания собственного приложения на основе программного интерфейса OpenVINO.
«Интеграция нейросетевых модулей в операционную систему роботов»
Илья Вячеславович Белкин – сотрудник ООО «ИнтеграНТ», аспирант Московского физико-технического института
Дмитрий Александрович Юдин – кандидат технических наук, заведующий Лабораторией интеллектуального транспорта в Московском физико-техническом институте, зам. руководителя Научно-образовательного центра когнитивного моделирования, руководитель исследовательских проектов научно-исследовательского Института искусственного интеллекта
На воркшопе будут рассмотрены особенности интеграции нейросетевых моделей распознавания изображений, обученных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch, в операционную систему роботов ROS. Будут отмечены различия программной реализации для различных версий ROS1 и ROS2. Особое внимание будет уделено работе с нейронными сетями семантической сегментации изображений.
«Глубокое обучение с подкреплением для навигации в помещении»
Алексей Витальевич Староверов – ведущий исследователь в Институте искусственного интеллекта, инженер-исследователь ФИЦ ИУ РАН, аспирант Московского физико-технического института
Александр Игоревич Панов – кандидат физико-математических наук, доцент, руководитель Научно образовательного центра когнитивного моделирования Московского физико-технического института, заведующий отделом в Федеральном исследовательском центре «Информатика и управление» Российской академии наук, руководитель направления в Институте искусственного интеллекта
На воркшопе будут рассмотрены особенности интеграции нейросетевых моделей распознавания изображений, обученных с помощью фреймворка глубокого обучения PyTorch, в операционную систему роботов ROS. Будут отмечены различия программной реализации для различных версий ROS1 и ROS2. Особое внимание будет уделено работе с нейронными сетями семантической сегментации изображений.
