Innopolis NLP MeetUp

На мероприятии вы встретите лучших спикеров и экспертов в сфере AI. В этот раз будем общаться про технологии обработки естественного языка (NLP), оптимальные ML-решения, узнаем для чего нужна еще одна библиотека машинного обучения NeoML, а также рассмотрим архитектуру бота от DeepPavlov.ai

ИТ и интернет 18+

3 сентября в 18:00 (по МСК) встречаемся на youtube-канале ОЭЗ «Иннополис»:

Тема №1: ABBYY NeoML: как мы делали библиотеку машинного обучения и зачем она нужна

Спикер: Станислав Ангелюк, Team Lead Common Libraries в ABBYY

Станислав работает в ABBYY более 10 лет, имеет богатый практический опыт внедрения машинного обучения в коммерческих проектах. Помимо ML, занимается низкоуровневой разработкой под различные платформы, программированием для GPU и разработкой для iOS и Android. Один из проектов отдела Станислава – кроссплатформенная библиотека машинного обучения NeoML, которую компания представила на GitHub этим летом.

Разработчики ABBYY используют NeoML для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка, включая улучшение изображений, классификацию, анализ структуры документов, распознавание текста, извлечение данных из структурированных и неструктурированных документов. NeoML — это кроссплатформенная C++ библиотека, позволяющая организовать полный цикл разработки ML-моделей. Основной фокус в ней сделан на простом и эффективном запуске готовых моделей на различных платформах. Даже если эти модели созданы другими фреймворками.

Тема №2: Сокращение длительности чатов техподдержки

Спикер: Константин Фролов, Machine Learning Engineer в Контур

После окончания магистратуры Иннополиса 2 года работает в Контуре. Начинал с анализа данных для повышения конверсии продаж, после чего переключился на разработку чат-бота для автоматизации диалога техподдержки с клиентом. Призёр чемпионата по программированию от Яндекса в 2019 году в направлении "Машинное обучение".

Оператор техподдержки параллельно обрабатывает несколько обращений. Когда пользователь уходит, чат становится неактивным, но он продолжает занимать слот оператора и мешает продвижению очереди обращений. Нашей команде удалось создать модель машинного обучения, которая автоматически решает закрыть диалог, самостоятельно прощается с пользователем и предотвращает затягивание чатов. В докладе я расскажу про разработку нашего оптимального ML-решения.

Тема №3: Применения DeepPavlov для разработки диалоговых систем

Спикер: Фёдор Игнатов, Senior Software Engineer в Deeppavlov.ai

Фёдор работает в лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ и занимеется разработкой ядра библиотеки DeepPavlov. DeepPavlov – открытая программная библиотека разговорного искусственного интеллекта для создания виртуальных диалоговых ассистентов и анализа текста.

В докладе будет рассказано о способах применения библиотек DeepPavlov и DeepPavlov Agent для решения задач обработки естественного языка и построения сложных диалоговых систем и чат-ботов. В частности, будет рассмотрена архитектура бота, разработанного командой лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ для участия в конкурсе Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon.

Эксперты митапа:

Михаил Бурцев, кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Основной деятельностью лаборатории является реализация проекта по созданию открытой библиотеки разговорного искусственного интеллекта “DeepPavlov”. Профессиональные интересы Михаила: нейросетевые модели, диалоговые системы, нейроэволюционные алгоритмы, обучение с подкреплением.

Александр Мазалов, основатель MutuAlies (победитель конкурса OpenTalks.AI 2020), основатель mITy.law, управляющий партнер “Мазалов, Хромова и партнеры”, Python-разработчик, NLP/NLU, legaltech, ITlaw. Занимается разработкой решений в области понимания естественного языка, а также юридическим сопровождением IT проектов. Участник GDG DevFest Voronezh.

Влад Виноградов, со-основатель и руководитель направления CV в EORA Data Lab. Имеет многолетний опыт разработки и внедрения CV решений в разных сферах: видеоаналитика, эффекты, распознавание объектов и пр.